在训模型的时候如果遇到显存占用了，但是后面的GPU利用率不高的情况，可能是因为什么？

在训练模型时，如果显存占用很高但GPU利用率不高，这可能由以下原因导致：

1. 「CPU和GPU之间的数据传输瓶颈」：在训练过程中，数据需要从CPU传输到GPU。如果这个传输过程过慢，就可能导致GPU在等待数据时处于空闲状态，从而降低其利用率。

2. 「训练批量（Batch size）过小」：如果训练批量过小，GPU可能无法充分利用其并行计算能力，导致利用率低。

3. 「模型计算复杂度低」：如果模型的计算复杂度低（比如模型较小，或者模型的运算并不复杂），那么GPU的计算能力可能没有被充分利用。

4. 「同步操作」：一些同步操作，如同步Batch Normalization或数据加载等，也可能导致GPU等待，降低其利用率。

5. 「IO瓶颈」：如果数据从磁盘读取到内存的速度跟不上模型的训练速度，也会使GPU在等待新的数据时空闲，从而降低利用率。

6. 「显存不足」：显存不足会限制网络的大小和批量大小，甚至可能导致无法运行网络，也会导致GPU利用率低。

解决上述问题的方法包括：优化数据传输过程、增大训练批量（前提是显存允许）、选择更复杂的模型、优化同步操作、提升IO速度、升级GPU或降低模型和批量的大小等。