yolov3训练时gpu满载cpu满载

长时间的高负载使用可能会对电脑造成损害，导致硬件件件损坏甚至烧毁。特别是在进行深度学习训练时，GPU和CPU会一直处于高负载状态，这会导致温度升高，从而加速硬件的寿命，缩短硬件的使用寿命。因此，如果需要长时间进行深度学习训练，最好采取一些措施来降低温度，例如使用散热器、风扇和保持良好的通风。同时，定期对电脑进行维护和清洁也是非常重要的。

<think>嗯，我现在需要解决YOLOv5不调用GPU的问题。让我仔细想想可能的原因和解决办法。首先，用户提到他们参考了YOLOv4的配置，可能步骤类似，但YOLOv5可能有不同的要求。 首先，我应该检查CUDA和cuDNN是否正确安装。根据引用[2]，在YOLOv4中，如果CUDA配置有问题，会显示“GPU is not used”。所以同样的，YOLOv5也需要CUDA环境。用户可能没有正确安装CUDA或者版本不兼容。YOLOv5需要特定版本的CUDA，比如PyTorch可能要求CUDA 10.2或11.x，如果用户安装的版本不对，就无法调用GPU。这时候需要确认CUDA版本是否匹配。 接下来是PyTorch的GPU版本。有时候用户可能安装了CPU版本的PyTorch，这样自然无法使用GPU。需要使用pip或conda安装带有CUDA支持的PyTorch，例如`conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch`。安装后，可以在Python中运行`import torch; print(torch.cuda.is_available())`来验证，如果返回True，说明PyTorch能识别GPU。 然后是环境变量的问题。引用[2]提到路径配置的问题，可能用户的环境变量没有正确设置，导致系统找不到CUDA路径。需要检查PATH中是否包含CUDA的bin目录，比如`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin`。此外，CUDA_HOME变量是否正确设置也很重要。 硬件兼容性也是一个因素。用户的显卡是否支持CUDA？比如NVIDIA的显卡需要Compute Capability 3.0以上。用户提到他们用的是GTX1650，这个应该没问题。但如果是较旧的显卡可能需要检查。 YOLOv5的训练命令是否有问题？比如是否在训练时指定了使用GPU。在YOLOv5中，通常可以通过`--device 0`参数来指定使用第一个GPU。如果用户漏掉了这个参数，可能默认使用CPU。需要检查命令行参数是否正确。 任务管理器的监控也很关键。引用[1]中提到在训练时查看GPU是否满载，如果GPU使用率低或者没有使用，说明没调用成功。用户应该同时检查任务管理器中的GPU活动情况，看是否有任何进程在使用GPU资源。 此外，日志信息也很重要。YOLOv5在启动时会输出CUDA的信息，如果有类似“Using CUDA device0”这样的日志，说明识别到了GPU。反之，如果出现错误信息，可以根据提示排查。比如，如果显示CUDA初始化错误，可能需要重新安装驱动或CUDA工具包。 还有可能是驱动问题。用户可能没有安装最新的NVIDIA驱动，或者驱动与CUDA版本不兼容。这时候需要去NVIDIA官网下载对应的驱动，并确保CUDA版本与驱动兼容。 总结下来，可能的解决步骤是：首先确认PyTorch是否安装了GPU版本，然后检查CUDA和cuDNN的安装是否正确，环境变量是否设置，显卡是否支持，训练命令是否正确指定设备，查看日志和任务管理器监控，以及更新显卡驱动。</think>### YOLOv5不调用GPU的原因及解决方案 #### 一、检查PyTorch是否支持GPU 1. **验证PyTorch是否识别GPU** 在Python中运行以下代码： ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 应输出True print(torch.cuda.get_device_name(0)) # 应显示GPU型号 ``` - 若输出`False`，说明PyTorch未安装GPU版本，需重新安装支持CUDA的PyTorch。 - 安装命令示例（CUDA 11.3）： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` 2. **PyTorch版本与CUDA版本匹配** - 检查PyTorch官网的[版本兼容表](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)，确保CUDA版本与PyTorch一致[^2]。 --- #### 二、检查CUDA与cuDNN安装 1. **确认CUDA安装** - 运行`nvcc --version`查看CUDA版本，若未找到命令则需添加CUDA路径到环境变量。 - 路径示例（Windows）： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\bin ``` 2. **验证cuDNN配置** - 将cuDNN的`bin`、`include`、`lib`文件夹复制到CUDA安装目录中。 --- #### 三、环境变量配置 - **设置`CUDA_HOME`**（Windows）： 添加系统变量`CUDA_HOME`，值为`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3`（根据实际版本调整）。 --- #### 四、硬件与驱动检查 1. **显卡兼容性** - 确认显卡支持CUDA（NVIDIA官网[Compute Capability列表](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)）。 - 例如，GTX 1650支持CUDA加速。 2. **更新显卡驱动** - 从[NVIDIA官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx)下载最新驱动。 --- #### 五、YOLOv5训练参数设置 - **指定GPU设备**： 在训练命令中添加`--device 0`参数，例如： ```bash python train.py --device 0 # 使用第1块GPU ``` --- #### 六、验证GPU是否被调用 1. **任务管理器监控**（Windows） - 训练时查看GPU使用率，若GPU利用率显著上升则调用成功[^1]。 2. **查看日志输出** - YOLOv5启动时会显示`Using CUDA device0`，若显示`CPU`则说明未调用GPU。 --- #### 七、常见错误及修复 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `CUDA initialization error` | 重启电脑，重装CUDA驱动 | | `GPU is not used` | 检查PyTorch版本与环境变量 | | `DLL load failed` | 安装[Visual C++ Redistributable](https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe) |