使用Darts训练LSTM模型时GPU使用率显示0%的问题

• 任务管理器监控维度不对：任务管理器默认显示的是3D应用的GPU使用率，而Darts底层的TensorFlow/PyTorch用的是CUDA计算核心。你需要在任务管理器的「性能」标签下展开GPU选项，查看「CUDA」或「Compute_0」这类计算引擎的使用率，而不是默认的3D指标。

• 批量数据过小：GPU擅长并行处理大批次数据，如果你的batch_size设置得太小，大部分时间都在CPU和GPU之间传输数据，GPU的计算负载极低，任务管理器就会显示0%。尝试调大batch_size（比如从8、16调到64、128，视GPU内存情况而定），再观察使用率变化。

• 模型/任务计算量不足：如果你的时间序列长度很短、LSTM模型参数很少，GPU的计算任务太轻，即使在运行也可能被任务管理器判定为0%使用率。可以尝试用更大的数据集、更长的序列或者更复杂的模型结构来测试。

• 任务管理器刷新延迟：任务管理器的GPU使用率更新存在一定延迟，低负载情况下可能无法及时显示实际使用率。你可以用nvidia-smi命令（需确保NVIDIA驱动已安装并配置环境变量）在命令行查看实时的GPU计算使用率、内存占用等详细数据，这个比任务管理器更准确。

• Darts的混合运算逻辑：Darts可能在数据预处理、数据加载等环节用CPU，仅在模型的前向/反向传播阶段调用GPU。如果预处理步骤耗时占比很高，GPU大部分时间处于等待状态，使用率就会显示为0%。可以检查数据处理流程，看看是否能将部分预处理操作移到GPU上执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Oscy