本文旨在帮助用户解决在使用 AutoGluon 时，即使配置了 num_gpus=1，GPU 仍然没有被利用的问题。我们将探讨可能的原因，并提供一种有效的解决方案，确保 AutoGluon 能够充分利用 GPU 资源，加速模型训练过程。

在使用 AutoGluon 进行模型训练时，充分利用 GPU 资源可以显著提升训练速度。然而，有时即使在代码中指定了 num_gpus=1，AutoGluon 仍然无法使用 GPU，这可能会导致训练时间过长。以下提供一种解决方案，以确保 AutoGluon 能够正确地利用 GPU 资源。

问题分析

从提供的日志可以看出，尽管在 TabularPictor.fit() 函数中设置了 num_gpus=1，但实际运行过程中，-smi 命令显示没有进程使用 GPU。这表明 AutoGluon 可能没有正确地将 GPU 分配给相应的模型进行训练。

解决方案

一种有效的解决方案是将 num_gpus 参数嵌套在 ag_args_fit 字典中传递给 fit() 函数。这意味着你需要修改你的代码，将 num_gpus=1 放入 ag_args_fit 字典中。

代码示例

以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd from autogluon.tabular import TabularPredictor  # 读取数据 df = pd.read_csv("/content/autogluon train.csv")  # 使用 ag_args_fit 指定 num_gpus predictor = TabularPredictor(label='Expense').fit(     df,      presets='best_quality',      verbosity=4,      time_limit=70000,      ag_args_fit={'num_gpus': 1} )

代码解释

• ag_args_fit={‘num_gpus’: 1}: 这部分代码将 num_gpus 参数以及其对应的值 1 放入一个字典中，并将该字典作为 ag_args_fit 参数的值传递给 fit() 函数。

注意事项

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• AutoGluon 版本兼容性: 这种方法在某些 AutoGluon 版本中可能有效。请确保你使用的 AutoGluon 版本支持通过 ag_args_fit 传递 num_gpus 参数。

• CUDA 和 PyTorch 安装: 确保你的 CUDA 和 PyTorch 安装正确，并且与 AutoGluon 兼容。参考问题中的安装命令：

  pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install autogluon

  登录后复制

  请根据你的 CUDA 版本选择合适的 PyTorch 版本。

• GPU 驱动: 确保你的 GPU 驱动程序是最新的，并且与 CUDA 版本兼容。

• 检查日志: 在运行修改后的代码后，仔细检查 AutoGluon 的日志输出，确认 GPU 是否被正确识别和使用。

• 资源限制: 确保你的系统有足够的 GPU 内存来满足模型训练的需求。如果 GPU 内存不足，可能会导致 AutoGluon 无法使用 GPU。

总结

通过将 num_gpus 参数放入 ag_args_fit 字典中，可以有效地解决 AutoGluon 无法使用 GPU 的问题。请务必确保你的 CUDA、PyTorch 和 GPU 驱动程序安装正确，并且与 AutoGluon 兼容。如果问题仍然存在，请检查 AutoGluon 的日志输出，以获取更多信息。

以上就是解决 AutoGluon 无法使用 GPU 的问题的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！