48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▏ | 240/500 [12:11:31<12:53:49, 178.58s/it] 48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 241/500 [12:14:54<13:22:26, 185.89s/it] 48%|███████████████████████████████████████████████████████████████████▊ | 242/500 [12:18:00<13:19:57, 186.04s/it] 卡到这里一直不动了， PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 77645 root 20 0 301.1g 16.6g 13.6g R 100.3 6.6 1190:17 python model_train_by_GRPO_RL.py

<think>好的，我现在要解决用户的问题：Python脚本在训练过程中卡在48%进度，同时CPU使用率很高。首先，我需要分析可能的原因，然后给出解决方案。 首先，用户提到的是训练过程中出现的问题，可能是深度学习相关的任务。根据引用[1]，涉及到深度神经网络的构建和训练。卡在进度和CPU高使用率可能意味着某个环节出现了瓶颈或者死锁。 第一步，考虑代码中的进度跟踪机制是否正确。可能进度计算有误，导致显示卡在48%，但实际程序仍在运行。需要检查进度更新的逻辑，比如是否有循环卡在某个条件，或者数据处理的问题。 第二步，CPU使用率高通常意味着程序在进行大量计算或者存在资源竞争。可能的原因包括数据加载的瓶颈、未使用多线程/多进程优化，或者模型在CPU上进行计算而非GPU。如果数据预处理部分没有正确使用多线程，可能导致CPU过载，进而影响整体速度。比如，在PyTorch中，DataLoader的num_workers参数设置过小可能导致数据加载成为瓶颈。 第三步，检查是否存在死锁或无限循环。尤其是在多线程/多进程代码中，资源竞争可能导致程序卡住。例如，锁未正确释放，或者队列处理不当。此外，检查是否有条件判断错误，导致某个循环无法退出。 第四步，内存或资源泄漏。如果内存不足，可能导致交换频繁，使得CPU占用高而进度停滞。需要监控内存使用情况，看看是否有泄漏现象，比如未释放的张量、缓存数据等。 第五步，检查外部依赖或库的版本问题。某些库的版本不兼容可能导致性能问题或卡顿。例如，使用旧版本的NumPy或深度学习框架可能存在已知的bug。 接下来，用户可能需要逐步排查这些方面。建议先添加日志输出，确定程序具体卡在哪个阶段。然后检查数据加载、模型训练循环、资源使用情况等。如果使用GPU，需要确认是否实际利用了GPU，而CPU高使用率可能是因为数据预处理在CPU上进行，而GPU未被充分利用。 此外，建议使用性能分析工具，如Python的cProfile或line_profiler，找出耗时的函数。或者使用系统监控工具（如htop、top）查看具体哪个进程或线程占用了CPU资源。 可能的解决方案包括优化数据加载、调整多线程参数、减少不必要的计算、检查模型结构是否有低效操作（如过大的循环或未向量化的操作），以及确保正确使用GPU加速。 最后，如果用户提供了代码片段，可以更具体地分析，但当前情况下需要给出通用排查步骤。</think>### 解决Python脚本训练时卡在48%进度且CPU使用率高的问题 #### 1. 检查进度跟踪逻辑 - **现象**：进度卡在固定百分比可能是进度计算逻辑错误导致的假象。 - **排查方法**： - 在代码中添加详细的日志，记录每个阶段的实际计算步骤，例如： ```python print(f"Processing batch {i}/{total_batches}") # 手动跟踪进度 ``` - 检查进度条库（如`tqdm`）是否与多线程/多进程兼容。某些情况下，并行计算可能导致进度更新异常。 #### 2. 分析CPU高负载原因 - **可能原因**： - **数据预处理瓶颈**：如未使用高效的数据加载方法（如`PyTorch`的`DataLoader`中`num_workers`设置过小）。 - **计算密集型操作**：模型在CPU上进行矩阵运算（如未启用GPU加速）。 - **资源竞争**：多线程/多进程间争夺资源（如文件读取、锁未释放）。 - **解决方案**： - **优化数据加载**： ```python # PyTorch示例：增加DataLoader的num_workers并启用pin_memory dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=4, pin_memory=True) ``` - **启用GPU加速**： - 确保模型和张量已移动到GPU： ```python device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) inputs = inputs.to(device) ``` - **减少CPU计算**：避免在训练循环中使用纯Python操作（如循环遍历张量元素）。 #### 3. 排查死锁或无限循环 - **检查点**： - 在多进程代码中，确认队列（`Queue`）或锁（`Lock`）的使用是否符合规范。 - 使用调试工具（如`pdb`）或插入断言（`assert`）验证条件分支逻辑。 - 示例：检查训练循环的终止条件是否可能不被满足： ```python for epoch in range(max_epochs): # 确保max_epochs是有效数值且循环变量正常递增 if condition_met: # 确保条件可以被触发 break ``` #### 4. 监控内存和资源使用 - **工具建议**： - 使用`psutil`库实时监控内存和CPU： ```python import psutil process = psutil.Process(os.getpid()) print(f"Memory usage: {process.memory_info().rss / 1024**2:.2f} MB") ``` - 系统级监控：通过`htop`或`nvidia-smi`（GPU）观察资源占用。 #### 5. 依赖库版本与性能优化 - **检查库版本**： - 更新深度学习框架（如`torch`、`tensorflow`）至最新稳定版。 - 验证是否存在已知的性能问题（如GitHub Issues或论坛讨论）。 - **性能调优**： - 使用混合精度训练（`AMP`）减少计算量： ```python # PyTorch示例 scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() with torch.cuda.amp.autocast(): outputs = model(inputs) loss = loss_fn(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() ``` - 禁用梯度计算的非必要部分： ```python with torch.no_grad(): # 用于推理或中间评估 predictions = model(test_inputs) ``` #### 6. 使用性能分析工具定位瓶颈 - **cProfile示例**： ```bash python -m cProfile -s cumtime your_script.py ``` - **PyCharm Profiler**：通过IDE内置工具可视化函数耗时。 #### 总结步骤 1. **添加详细日志**定位卡住的具体代码位置。 2. **优化数据加载与GPU使用**降低CPU负载。 3. **检查多线程/进程同步**避免死锁。 4. **更新依赖库**并应用性能优化技术。 ---