Baiheng

我也遇到了同样的情况，我确定我的pytorch是GPU版本，用来跑其他项目也没有问题，是正常使用的。我的GPU为T4，在--sample_size=500的参数下，需要跑8~9个小时，我跑了两次，都是这种情况，是需要在哪里设置参数启用gpu吗？ 另外--sample_size=50的情况下，我跑的预计时间也是9个小时，但我没跑完，跑一半就中断了。 以下仅供参考  

> 代码中模型和数据都默认执行了`.to('cuda')`。或许运行的时候指定下GPU能够解决这个问题，使用如下指令： `CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py ...` 感谢您的及时回复，我试了一下还是不行，而且根据图2和图3我发现确实是在使用cpu。图二是运行test时，图3是未运行test时。   

我的环境如下： torch Version: 2.0.1 einops Version: 0.6.1 easydict Version: 1.10 Python 3.8.10 另外，我仔细检查了trainer、train、loader、test等文件，并没有发现任何代码上的问题导致任务不能在GPU上运行。 我只能说这是一个很奇怪的情况，我只能把它归咎于我的环境问题，待会我把环境调整一下再试试。

> 我的环境如下： torch Version: 2.0.1 einops Version: 0.6.1 easydict Version: 1.10 Python 3.8.10 另外，我仔细检查了trainer、train、loader、test等文件，并没有发现任何代码上的问题导致任务不能在GPU上运行。 我只能说这是一个很奇怪的情况，我只能把它归咎于我的环境问题，待会我把环境调整一下再试试。 很不幸，我把环境调试完，重新安装各种包之后，还是需要跑9个小时....

> > 我的环境如下： torch Version: 2.0.1 einops Version: 0.6.1 easydict Version: 1.10 Python 3.8.10 另外，我仔细检查了trainer、train、loader、test等文件，并没有发现任何代码上的问题导致任务不能在GPU上运行。 我只能说这是一个很奇怪的情况，我只能把它归咎于我的环境问题，待会我把环境调整一下再试试。 > > 代码应该是没问题的，我自己复现过很多次。并且，我这边其实有收到其他人的反馈，在他们的机器上也跑得很正常。你有试过pytorch改成1.8 版本嘛？ 是的，我最后一次尝试是使用的python 3.8 pytorch 1.8 easydict 1.9 einops 0.4.1这样的配置，但是还是在cpu上运行，预计需要9个小时，但是跑到接近500个it的适合就莫名其妙中断了...我之前也有过跑9个小时跑完的情况，也能正常的evaluate，不知道是怎么了...

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