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最近在服务器上训练SSD模型,发现模型训练很慢,50000个iter需要16+h。而且CPU占用巨高,把服务器卡爆了被学长说了。但是发现程序确实是挂在GPU上的,GPU占用也正常。上网找了一堆博客,发现问题出在SSD的数据增广模块。他用opencv做的图像裁剪等都是用的CPU,所以很慢,占用也很高。
参考这篇博客https://blog.csdn.net/qq_27095227/article/details/120728547
因此限制opencv的cpu核心就可以解决问题。在augmentation.py
中加入下面设置:
import cv2
cv2.setNumThreads(1) # 限制opencv占用的线程数
然后发现效率大大提高,而且cpu占用很低。
又可以快乐的调参了。
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