pytorch的的gpu占用率

对于PyTorch的GPU占用率，你可以使用`torch.cuda.memory_allocated()`和`torch.cuda.memory_cached()`函数来获取。

`torch.cuda.memory_allocated()`函数返回当前分配给PyTorch张量的GPU内存大小，以字节为单位。

`torch.cuda.memory_cached()`函数返回当前由PyTorch缓存管理器分配的GPU内存大小，以字节为单位。

这两个函数的返回值可以用于计算GPU的占用率。你可以通过将`memory_allocated()`除以GPU总内存来得到当前的使用率，通过将`memory_cached()`除以GPU总内存来得到当前的缓存占用率。

相关问题

pytorch GPU使用率不高

PyTorch的GPU利用率不高可能有几个原因。首先，GPU利用率低可能是因为数据从CPU传输到GPU的过程中存在延迟。这可能是由于CPU线程数设置不当导致的，当线程数设置过高或过低时，都会影响GPU的利用率。通常，4、8、16是常见的线程数选择。将线程数设置得合理可以提高GPU的利用率\[2\]。

其次，内存带宽和内存介质以及CPU的性能也会对GPU利用率产生影响。如果内存带宽和内存介质较差，或者CPU性能不足，都会限制数据从CPU传输到GPU的速度，从而导致GPU利用率低下。在这种情况下，可以考虑升级内存条或更换更强大的CPU来提高GPU利用率\[2\]。

另外，可以通过打开pin_memory选项来提高GPU利用率。当服务器或电脑的内存较大且性能较好时，打开pin_memory选项可以直接将数据映射到GPU相关内存块上，省去了数据传输的时间，从而提高GPU利用率\[3\]。

综上所述，要提高PyTorch的GPU利用率，可以适当设置线程数，升级内存和CPU，并打开pin_memory选项\[2\]\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习PyTorch、TensorFlow中GPU利用率与内存占用率很低的问题](https://blog.csdn.net/JustPeanut/article/details/119145151)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

PyTorch GPU不可用

### 解决 PyTorch 中 GPU 不可用的问题

#### 验证 PyTorch 安装是否支持 CUDA
确保安装的是支持 CUDA 的 PyTorch 版本。如果当前使用的 PyTorch 是 CPU-only 版本，即使安装了 `pytorch-cuda` 包也无法启用 GPU 支持[^2]。

对于 Anaconda 用户来说，可以通过以下命令安装带有 CUDA 支持的 PyTorch：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

对于 pip 用户而言，建议访问 [PyTorch官网](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取最新的安装指令并选择适合的操作系统、包管理器以及所需的 CUDA 版本组合。

#### 设置环境变量以识别特定 GPU 设备
当有多张显卡时，可通过设置环境变量来指定要使用的 GPU ID:

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'  # 使用第0号GPU设备

此操作应在导入其他依赖项之前完成，以便让整个程序运行期间仅看到所选中的那部分硬件资源[^3]。

#### 检查 GPU 是否被正确检测到
在代码中加入如下片段验证是否有可用的 NVIDIA 显卡，并尝试将其分配给模型与数据集处理过程：

import torch

if not torch.cuda.is_available():
    raise RuntimeError("No available GPUs detected.")

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
print(f'Device set to {device}')

model.to(device)
data = data.to(device)

这段脚本会先判断是否存在可工作的 GPU；如果有，则创建相应的 device 对象并将模型和数据迁移到该位置执行计算任务。

#### 排除潜在冲突因素
有时某些后台进程可能会占用全部或大部分 GPU 资源，导致新启动的应用难以获得足够的运算能力。此时可以考虑重启计算机或者关闭不必要的应用程序和服务后再试一次。

另外需要注意的是，在多用户共享同一套物理机器的情况下，可能还需要管理员权限才能完全释放已被他人锁定住的图形处理器单元。