在训练yolov5的时候，为什么明明显示成功调用gpu,但是实际GPU并没有在工作

Question

以下是我安装的cuda\pytorch的版本，应该是没什么问题的吧，训练的时候也是显示成功调用了，但是不知道为什么就是跑不起来，而且都不是慢，他就是一直不动，找了好久没找到解决办法，希望有datui帮忙解决！

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

从你给出的内容来看，你遇到的问题可能是关于YOLOv5训练时GPU没有充分利用或者没有运行的问题。以下是一些建议和可能的解决方案：

1. 确认GPU是否被正确识别：

   • 你已经提到了CUDA版本和NVIDIA驱动版本，这表明你的系统应该可以识别GPU。但是，确保CUDA和cudnn版本与你的PyTorch和YOLOv5版本兼容。

2. 检查YOLOv5的版本：

   • 确保你使用的YOLOv5版本与你的PyTorch版本兼容。有时，新版本的YOLOv5可能需要更高版本的PyTorch。

3. 检查训练数据：

   • 确保你的训练数据路径正确，并且数据格式正确。任何数据加载的问题都可能导致训练过程停滞。

4. 检查内存使用情况：

   • 你的系统内存（RAM）使用情况如何？如果内存不足，可能会导致训练过程出现问题。尝试关闭其他占用大量内存的程序或增加更多的内存。

5. 查看日志和错误消息：

   • 仔细查看训练过程中输出的日志和错误消息，这可能会给出问题的线索。从图中看不到详细的错误消息，但从描述中可能有一些线索。例如，“Scanning 'data\train.cache' images and labels...”这部分是否成功完成？是否有任何错误消息或警告？

6. 检查PyTorch版本与CUDA的兼容性：

   • 你使用的PyTorch版本是2.4.1+cu124，这意味着它是为CUDA 12.4编译的。确保你的CUDA版本确实是12.4，并且与你的GPU兼容。

7. 尝试简化问题：

   • 为了确定问题是否与YOLOv5或你的特定设置有关，你可以尝试运行一些简单的PyTorch代码来测试GPU是否工作正常。例如，你可以创建一个简单的神经网络模型，并使用GPU进行训练，看看是否能够正常使用GPU。

8. 其他软件问题：

   • 有时，某些软件或后台进程可能会干扰GPU的正常工作。确保没有其他程序或进程正在使用GPU。此外，尝试重新启动计算机并再次尝试训练。

9. 检查CUDA和驱动程序更新：

   • 有时，更新CUDA和NVIDIA驱动程序版本可以解决某些问题。确保你使用的是最新或推荐的版本。

希望这些建议能帮助你解决问题。如果问题仍然存在，建议提供更多的详细错误消息或日志，这样可能更容易诊断问题所在。