1. 内存爆炸问题1.1 loss.item或 float(loss)首先附上主要代码 下图接上图 上面为定义的TextCNN模型，下图为主要的训练及预测测试集的过程 下图接上图 可以从第三张图片看到绿框部分有一个tr_loss = float(tr_loss)。在pytorch中涉及需要求导/梯度变量的计算将保存在内存中，如果不释放指向计算图形的指针，这些变量在循环训练中就会超出你内存。因此千万
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2024-01-29 15:13:42
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目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
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2024-01-07 19:29:25
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为什么Pytorch一定要用第0块显卡更新 （2020.11.23）问题原因解决方法 更新 （2020.11.23）Pytorch调用显卡的问题在1.0版本前比较明显，建议各位尽量使用1.0以后的版本。其次，对于超大模型的训练，有时会需要多显卡并行运算。问题在使用Pytorch进行训练的时候，有一个奇怪的问题是，无论怎么在代码里指定显卡，最终运行时始终会在第0块显卡上占用少量的内存。本来是个无伤
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2024-06-18 05:38:00
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前言亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误，没有之一。OUT OF MEMOR
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2023-07-31 23:39:31
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首先补上上一个博客中在Win10下安装PyTorch的内容。Win10下安装PyTorch的GPU版本需要注意的地方Win10环境下安装PyTorch，进入官网，然后对着官网安装即可。但是我在安装过程中遇到了几个问题，列举出来。1. 空间不足我在安装过程中遇到了这个提示，发现是c盘空间不足，因此在安装时最好先把c盘空间留出来，至少 应该留5G以上。2.安装的下载过程总是失败之前装的时候一直是下载着
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2023-08-21 14:53:14
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先来说下OOM问题，其实也是日常会遇到的情况。如下图所示，模型申请的显存超过了设备实际显存大小，则会报错Out of Memory。一般情况下，batch size设置过大，或者本身自己手里的计算设备(GPU、NPU等)显存较小，会经常触发这个问题。MindSpore在Ascend上显存不足的报错一般遇到这个情况，都会选择调小batch size，但是很多模型本身就非常大（尤其是预训练模型当道的今
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2023-11-14 23:41:11
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智源导读：本文主要介绍清华大学黄高团队被ICLR2021接收的一篇文章：Revisiting Locally Supervised Learning: an Alternative to End-to-End Training。论文链接：https://openreview.net/forum?id=fAbkE6ant2代码链接：https://github.com/blackfeather-wa
# PyTorch 显存不足的解决方案
在深度学习的应用中，GPU显存不足是一个常见的问题，特别是当您使用大型模型或者较大的批量（batch）数据时。如何有效地管理显存，避免出现“显存不足”的错误，是每个深度学习开发者都需要掌握的技能。本文将指导您如何在PyTorch中处理显存不足的问题。
## 流程概述
以下是处理显存不足问题的主要步骤：
| 步骤 | 描述
现在，快到没朋友的YOLO v3有PaddlePaddle实现了。相比原作者在 Darknet 实现的模型，PaddlePaddle 添加了其它一些模块，且精度提高了 5.9个绝对百分点。YOLO作为目标检测领域的创新技术，一经推出就受到开发者的广泛关注。值得一提的是，基于百度自研的开源深度学习平台PaddlePaddle的YOLO v3实现，参考了论文【Bag of Tricks for Ima
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2024-08-17 12:29:02
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中间有一部分 fastai的内容楼主没有学习import torch
import torchvision
torch.__version__4.5 多GPU并行训练在我们进行神经网络训练的时候，因为计算量巨大所以单个GPU运算会使得计算时间很长，使得我们不能够及时的得到结果，例如我们如果使用但GPU使用ImageNet的数据训练一个分类器，可能会花费一周甚至一个月的时间。所以在Pytorch中
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2023-08-11 22:37:32
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查看GPU的运行状况程序运行中可以通过watch -n 0.1 -d nvidia-smi命令来实时查看GPU占用情况，按Ctrl+c退出通过nvidia-smi命令来查看某一时刻的GPU的占用情况1、训练阶段如果是训练时遇到该问题，说明模型的参数太多了，将模型的参数减少该问题就解决了，改小batch_size是不能解决的（我将batch_size设为1都没解决，而且报错时的内存数据都没变），因此
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2023-06-30 16:51:03
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在深度学习训练中，我们经常遇到 GPU 的内存太小的问题，如果我们的数据量比较大，别说大批量（large batch size）训练了，有时候甚至连一个训练样本都放不下。但是随机梯度下降（SGD）中，如果能使用更大的 Batch Size 训练，一般能得到更好的结果。所以问题来了：问题来了：当 GPU 的内存不够时，如何使用大批量（large batch size）样本来训练神经网络呢？这篇文章将
在进行机器学习训练时，显存不足是一个常见问题。随着数据量的增加和模型的复杂性提升，这一问题变得更加突出。如何有效管理显存并优化机器学习训练过程，成为我近期的关注重点。
## 背景定位
在当前的商业环境中，数据驱动决策愈发重要。许多企业依赖机器学习模型来提取有价值的信息。对于一个创立不久的初创公司，假设其用户每月上传约 $N$ 张图片进行分类和标签，且每张图片的尺寸为 $M \times M$
# PyTorch 显存管理与判断显存是否够用
在深度学习的实践中，PyTorch因其动态计算图特性而受到很多研究者和工程师的欢迎。然而，随着模型规模的不断扩大，显存的管理变得愈发重要。显存不足可能导致训练过程的崩溃，影响模型的收敛性和最终性能。因此，了解如何判断显存是否足够，并在需要时进行优化，将有助于我们更有效地使用显存资源。本文将探讨如何在PyTorch中判断显存是否足够，并提供相关代码示
先来梳理一下历史：先有NVIDIA的apex，之后NVIDIA的开发人员将其贡献到Pytorch 1.6+产生了torch.cuda.amp[这是笔者梳理，可能有误，请留言]详细讲：默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练。2017年，NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法（apex），该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度(FP16)结合在一
原创
2024-08-07 13:36:25
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整理：机器学习算法与自然语言处理目录：指定GPU编号查看模型每层输出详情梯度裁剪扩展单张图片维度one hot编码防止验证模型时爆显存学习率衰减冻结某些层的参数对不同层使用不同学习率模型相关操作Pytorch内置one hot函数1、指定GPU编号设置当前使用的GPU设备仅为0号设备，设备名称为 /gpu:0：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0
超线程与多CPU的关系？ 超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源，理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程。但值得注意的是，超线程技术为了避免 CPU 处理资源冲突，负责处理第二个线程的那个逻辑CPU，其使用的是仅是运行第一个线程时被暂时闲置的处理单元。所以虽然采用超线程技术能同时执行多个线
作者丨游客26024 编辑丨极市平台 题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器使用多GPU时一会钱就烧没了（gpu内存不用），急需要一种trick，来降低内存加速。回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pyto
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2022-12-11 07:18:21
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采用GPU训练以上一篇完整的模型训练套路中的代码为例，采用GPU训练判断电脑GPU可不可用如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU，不可用的话就采用cpu()即调用CPU。device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')import torch
device = torch.device('
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2024-06-26 06:37:12
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## 释放PyTorch GPU显存的步骤
在使用PyTorch进行深度学习训练时，经常会遇到GPU显存不足的情况。为了解决这个问题，可以通过释放GPU显存来提高GPU的利用率。下面是释放PyTorch GPU显存的详细步骤：
步骤|操作
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1|导入PyTorch和CUDA模块
2|定义PyTorch模型和数据
3|定义损失函数和优化器
4|在每个训练批次之后进行显存释放
5|释
原创
2023-08-27 07:41:00
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