atsuhiro-me https://blog.hatena.ne.jp/atsuhiro-me/ みーのぺーじ https://pc.atsuhiro-me.net/ CUDA PyTorch Python PyTorch の学習に時間がかかるとイライラするので，利用可能な計算資源をなるべく効率的に使用するための工夫をまとめました． 以下は インテル Core i5 12400 と GeForce RTX 4080 を搭載したパソコンに Ubuntu をインストールした環境で検証しています． GPU を使用していることを確認する まず，nvidia-smi コマンドが正常に実行できるか確認します．これで GPU 使用率が取得できない場合は，環境がうまく構築できていません． PyTorch を実行中に GPU 使用率を確認します． 0% ならば，torch.cuda.is_available() が… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpc.atsuhiro-me.net%2Fentry%2F2023%2F12%2F18%2F003358" title="PyTorch の学習速度をなるべく速くする - みーのぺーじ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2023-12-18 00:33:58 rich https://pc.atsuhiro-me.net/entry/2023/12/18/003358 1.0 100%