百度飞桨平台使用高级算力的问题

Question

使用了V100的算力 但在运行项目时 还是显示使用的CPU

是不是没有独显是不能使用GPU的，但是他提供的不就是GPU吗

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考ChatGPT-3.5

在百度飞桨平台使用高级算力的问题中，出现运行项目时仍然使用CPU的情况，可能存在以下原因：

1. 环境配置不正确，没有正确选择GPU环境；
2. 系统资源不够，导致不能正常使用GPU；
3. 代码中没有正确使用GPU，导致不能正常使用；
4. 数据集过大，GPU显存不够，只能使用CPU运行。

为了解决这个问题，可以进行以下步骤：

1. 确认环境配置是否正确，正确选择使用GPU的环境；
2. 确认系统资源是否充足，如GPU显存是否足够；
3. 在代码中进行GPU配置，确认是否正确使用GPU；
4. 如果数据集过大，可以使用数据增强等技术来减少数据量，以降低显存要求。

修改后的代码：

import paddle.fluid as fluid

with fluid.dygraph.guard():
    inputs = fluid.dygraph.to_variable(data) # data为数据集
    label = fluid.dygraph.to_variable(labels) # labels为数据标签
    model = Net() # Net是自己定义的模型
    optimizer = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=model.parameters())
    with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): # 选择使用GPU
        output = model(inputs)
        loss = fluid.layers.cross_entropy(output, label)
        avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
        avg_loss.backward()
        optimizer.minimize(avg_loss)
    print(avg_loss.numpy()) # 输出训练的损失值