pytorch怎么在训练模型时查看CPU占用率

可以使用Python内置模块`psutil`来获取CPU占用率，具体代码如下：

import psutil

for i in range(num_epochs):
    # training code
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=None)
    print(f'Epoch {i}: CPU usage {cpu_percent}%')

其中`psutil.cpu_percent(interval=None)`返回当前时刻CPU占用率的百分比，`interval`参数可以设置查询时间间隔，默认为`None`表示立即查询。在每个epoch结束时查询当前CPU占用率并打印。

相关问题

使用pycharm运行深度学习代码，安装了pytorch，测试gpu能够调用，代码中也显示有gpu，但运行代码时任务管理器cpu占用率极大，gpu占用率为0。请问如何解决？

有几种可能的解决方法：

1. 在代码中使用 .cuda() 或 .to(device) 将模型和数据转移到 GPU 上，以便使用 GPU 进行计算。

2. 确保 PyTorch 正确地安装了 GPU 支持。可以运行 `torch.cuda.is_available()` 检查 PyTorch 是否支持 GPU。

3. 确保代码正确地配置了使用 GPU。在代码中使用 `torch.device("cuda:0")` 或 `torch.device("cuda")` 来指定使用 GPU。

4. 确保您的 GPU 是否正在正常工作。可以运行 GPU 压力测试工具（如 FurMark）来检查 GPU 是否正常工作。

5. 确保您的 GPU 具有足够的内存来运行深度学习模型。如果 GPU 内存不足，可能会导致 CPU 占用率升高。

6. 如果以上方法都无法解决问题，建议检查您的代码是否存在问题，并确保您的硬件环境是否符合要求。

pytorch程序占满cpu

您好！对于PyTorch程序占满CPU的问题，可能有以下几个原因和解决方法：

1. 数据加载和预处理：如果您的程序在数据加载和预处理阶段花费了大量时间，可以尝试使用多线程或异步加载数据，以减少CPU负载。

2. 模型结构和参数：复杂的模型结构和大量的参数会增加计算量，导致CPU占用率高。您可以考虑减小模型规模、简化模型结构或者使用更轻量化的模型。

3. 批处理大小：较大的批处理大小可能会导致CPU负载过高。您可以尝试减小批处理大小，以减轻CPU压力。

4. GPU使用设置：如果您的程序本身是为GPU设计的，但是在没有可用GPU的情况下运行，PyTorch会自动切换到CPU运行。您可以通过设置`torch.cuda.is_available()`来检查GPU是否可用，并将模型和张量移动到GPU上进行计算。

5. 并行计算：如果您的机器有多个CPU核心，可以尝试使用PyTorch的并行计算功能来利用多个核心进行计算，以提高效率。

6. 硬件优化：确保您的计算机硬件符合PyTorch的要求，并且已经安装了最新的驱动程序和库。

希望以上方法能够帮助您解决PyTorch程序占满CPU的问题！如果还有其他问题，请随时提问。