©作者 | 郑怜悯、陈键飞随着超大规模深度学习模型逐渐成为 AI 的趋势，如何在有限的 GPU 内存下训练这些模型成为了一个难题。本文将介绍来自加州伯克利大学的 ActNN，一个基于 PyTorch 的激活压缩训练框架。在同样的内存限制下，ActNN 通过使用 2 bit 激活压缩，可以将 batch size 扩大 6-14 倍，将模型尺寸或者输入图片扩大 6-10 倍。Ac
# 如何设置PyTorch显存大小
## 引言
欢迎来到PyTorch世界！作为一名经验丰富的开发者，我将带领你学习如何设置PyTorch的显存大小。在本文中，我将为你详细介绍整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程概述
我们将通过以下步骤来设置PyTorch的显存大小：
1. 导入PyTorch库
2. 检查当前设备是否支持CUDA
3. 设置显存大小
``
这个问题，我先后遇到过两次，每次都异常艰辛的解决了。在网上，关于这个问题，你可以找到各种看似不同的解决方案，但是都没能解决我的问题。所以只能自己摸索，在摸索的过程中，有了一个排查问题点的思路。下面举个例子说一下我的思路。大体思路其实思路很简单，就是在代码的运行阶段输出显存占用量，观察在哪一块存在显存剧烈增加或者显存异常变化的情况。但是在这个过程中要分级确认问题点，也即如果存在三个文件main.py
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2023-08-11 18:32:10
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# 如何在PyTorch中查看显存大小
在深度学习的研发过程中，显存的管理和监控是极其重要的。对于新手来说，理解如何在PyTorch中查看显存大小是第一步。本文将详细讲解如何实现这一目标，并逐步带领你通过实际代码来实现。
## 流程概述
在开始代码实现之前，我们首先来了解一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----------
一、节省内存 运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果我们用Y = X + Y，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。 在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点， 它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。 运行Y = Y + X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。 这是因为Python首先计算Y + X，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中
# PyTorch如何读取显存大小
在深度学习训练过程中，显存管理是一个非常重要的环节。显存大小直接影响到模型训练的效率和稳定性。本文将介绍如何在PyTorch中读取显存大小，并给出一个实际应用的例子。
## 读取显存大小
PyTorch提供了一个非常方便的函数`torch.cuda.get_device_properties`，可以获取当前GPU的属性，包括显存大小。我们可以通过以下代码获
# PyTorch设置显存使用教程
## 引言
在深度学习中，PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架之一。在使用PyTorch进行模型训练时，合理地设置显存的使用是很重要的。本教程将向你介绍如何在PyTorch中设置显存的使用，从而提高模型训练的效率和稳定性。
## 整体流程
下面的表格展示了设置显存使用的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 步骤一 |
# 如何查看PyTorch Tensor的显存占用情况
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何查看PyTorch Tensor占用的显存大小。这对于优化模型和避免显存溢出非常重要。
## 流程概述
下面是查看PyTorch Tensor显存占用情况的步骤：
```mermaid
journey
title 查看PyTorch Tensor显存占用情况
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作为目前越来越受欢迎的深度学习框架，pytorch 基本上成了新人进入深度学习领域最常用的框架。相比于 TensorFlow，pytorch 更易学，更快上手，也可以更容易的实现自己想要的 demo。今天的文章就从 pytorch 的基础开始，帮助大家实现成功入门。首先，本篇文章需要大家对深度学习的理论知识有一定的了解，知道基本的 CNN，RNN 等概念，知道前向传播和反向传播等流程，毕竟本文重点
前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！一、pytorch训练模型只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cu
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2023-08-10 11:28:24
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PyTorch之具体显存占用分析前言PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。所以本文结合 Connolly 的文章 《PyTorch 显存机制分析》 按照自己的需求进行了修改，同时梳理了 checkpoint 机制使用过程中的显存变换情况。分析直接看代码。注释中表明了特定的显存占用和参数数量
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2023-07-12 14:09:53
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前言之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。在深度探究前先了解下我们的输出信息，通过Pytorch-Mem
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2023-09-15 22:23:39
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# 修改PyTorch默认分配的显存大小
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会涉及到大量的张量运算和模型训练，这会消耗大量的显存资源。PyTorch默认会尝试将所有可用的显存分配给模型，但有时候我们可能希望手动控制显存的分配，以便更好地管理资源和避免显存溢出的情况。本文将介绍如何修改PyTorch默认分配的显存大小，并提供相关的代码示例。
## 修改显存分配方法
PyTorch使用
本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除 提问Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧？在用pytorch实现一个tensorflow project的时候遇到了GPU显存超出 (out of memory) 的问题，不知道有什么优化方法。 高质量回答 Lyken 愿以有涯随无涯
https://www.zhihu.com/
笔者在知乎上发现了一个叫“Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧？？”的问题，很有意思，下面与大家分享一些大佬们的见解，希望对你的研究有帮助。知乎高质量回答作者：郑哲东在不修改网络结构的情况下, 有如下操作：同意@Jiaming, 尽可能使用inplace操作， 比如relu 可以使用 inplace=True进一步，比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchno
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2023-08-28 22:05:28
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文章目录前言一、大幅减少显存占用方法1. 模型2. 数据二、小幅减少显存占用方法1. 使用inplace2. 加载、存储等能用CPU就绝不用GPU3. 低精度计算4. torch.no_grad5. 及时清理不用的变量6. 分段计算总结 前言如今的深度学习发展的如火如荼，相信各行各业的大家都或多或少接触过深度学习的知识。相信很多人在跑模型时都见过以下语句：RuntimeError: CUDA o
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2023-09-20 19:37:20
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我从研一开始学习NLP自然语言处理，经常使用PyTorch框架。一开始用的时候对于PyTorch的显存机制也是一知半解，连蒙带猜的，经常来知乎上来找答案。经过两年的研究，现在回过头来看，能从大家的答案中找出不足的地方。但是两年过去了，也没有一篇很好的文章来总结PyTorch的显存机制的方方面面，那么我就吸收大家的看法，为PyTorch的显存机制做个小的总结吧。实验环境：OS: Window 11p
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2023-08-22 22:07:15
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引导1. 显存都用在哪儿了？2. 技巧 1：使用就地操作3. 技巧 2：避免中间变量4. 技巧 3：优化网络模型5. 技巧 4：减小 BATCH_SIZE6. 技巧 5：拆分 BATCH7. 技巧 6：降低 PATCH_SIZE8. 技巧 7：优化损失求和9. 技巧 8：调整训练精度10. 技巧 9：分割训练过程11. 技巧10：清理内存垃圾12. 技巧11：使用梯度累积13. 技巧12：清除不
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2023-08-04 15:34:48
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导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存，例如：考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如，选择DenseNet-121而不是DenseNet-169)。这种方法会影响模型的性能度量。减少batch大小或手动设置数
本文是整理了大神的两篇博客：如何计算模型以及中间变量的显存占用大小：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory如何在Pytorch中精细化利用显存：https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch还有知乎中大神的解答：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3
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2023-08-03 08:58:13
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