问题
用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作。...那我们是不是也可以通过增加 GPU 不工作的时间,进而降低 GPU 的使用效率 ?...补充知识:深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,使用率周期性变化的问题
在用tensorflow训练神经网络时,发现训练迭代的速度时而快时而慢,监督的GPU使用率也是周期性变化...,通过了解,发现原因是:
GPU在等待CPU读取,预处理,并传输数据过来,因此要提高GPU的使用率,降低GPU的等待时间,需要加快CPU的处理速度....[x],
batch_size=batch_size,
shuffle=True,
num_workers=8,
pin_memory=True)
在tensorflow中的解决方案是用