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
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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©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
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2023-09-21 23:31:11
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# 如何在 PyTorch 中输出模型大小
在深度学习中，了解模型的大小对于各种任务（如模型优化、内存管理等）至关重要。本文旨在教会你如何在 PyTorch 中输出模型的大小。我们将通过几个简单的步骤来实现这一目标，最后为你提供相关代码示例和注释。
## 流程概述
下面是获取模型大小的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装并导入必要的库
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
# 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 |
|------|-----------
情况：pytorch框架，深度模型单GPU预测时，显存占用会不断增长，由有1G增长到5G，甚至更多。我这边排查下来的原因是卷积的输入尺寸变化，有很大尺寸的输入导致GPU占用不断增长。如果你的模型中没有使用卷积层，可以不往下阅读。如何看出显存占用不断增长？登录代码运行服务器，使用 watch -n 1 nvidia-smi ，观察显存变化预测部分代码如下：with torch.no_grad():
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2023-09-08 23:14:47
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# PyTorch模型大小输出方案
在机器学习和深度学习的实践中，了解模型的大小对于资源管理、部署与优化都是至关重要的。本文将介绍一种方法来计算和输出PyTorch模型的大小，帮助开发者快速评估模型的存储需求。
## 1. 理论背景
PyTorch是一种流行的深度学习框架，其模型通常是以`torch.nn.Module`类的实例形式存在。为了准确计算模型的大小，我们需要考虑模型参数的类型、数
大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。Faster-RCNN模型Faster-RCNN模型的基础网络是ResNet50， ROI生
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2023-09-03 15:28:55
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下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式。实验显存到主存我使用VSCode的jupyter来进行实验，首先只导入pytorch，代码如下：import torch打开任务管理器查看主存与显存情况。情况分别如下：在显存中创建1GB的张量，赋值给a，代码如下：a = torch.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu')查看主存与显存情况：可以看到主存与显存都变大了
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2023-08-23 14:14:51
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pytorch版本 >=1.8.0函数形态torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0)参数1：fraction 限制的上限比例，如0.5 就是总GPU显存的一半，可以是0~1的任意float大小；
参数2：device 设备号； 如0 表示GPU卡 0号；使用示例：import torch
# 限制0号设备的显存的使用量为0.5，就是
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2023-06-09 14:02:09
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# 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
``
写在前面：以此记录关于模型显存和参数量的一些理解和计算。首先是“运算量”和“参数量”两个概念： 参数量：这个比较好理解，例如卷积层中的卷积核c_i*k*k*n_o，其参数量就是相乘的结果。而且，无论输入图像的尺寸怎么变（YOLO实现中的multi scale训练策略），只要模型结构确定，参数量就固定。还需要注意，参数都是FP32（4字节）存放，所以模型大小是参数量*4。 运算量：使用FLOPs衡量
文章目录PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类映射类型的数据集torchvision工具包的使用可迭代类型的数据集总结 PyTorch中的数据输入和预处理数据载入类在使用PyTorch构建和训练模型的过程中，经常需要将原始的数据转换为张量。为了能够方便地批量处理图片数据，PyTorch引入了一系列工具来对这个过程进行包装。PyTorch数据的载入使用torch.utils.data.Dat
## PyTorch打印每个模型输出大小
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用PyTorch来打印每个模型输出的大小。首先，让我们来整理一下整个流程，并用表格展示出每个步骤的具体操作。
```
流程图示
graph TD
A[加载模型] --> B[定义示例输入]
B --> C[前向传播]
C --> D[获取输出大小]
D --> E[打印输出大小]
```
下面，我们将逐步解释
# PyTorch：输出当前显存占用
## 引言
在深度学习领域中，PyTorch 是一个广泛使用的开源深度学习框架之一。它提供了灵活的张量操作和自动求导功能，使得用户能够方便地构建和训练各种深度学习模型。然而，在进行大规模的深度学习任务时，显存的管理和优化成为一项重要的任务。了解当前显存的使用情况，能够帮助我们更好地优化模型，提高训练效率。
本文将介绍如何使用 PyTorch 来输出当前显
# PyTorch如何输出模型各层输出的大小
## 1. 项目背景
在深度学习中，了解模型各层输出的大小对于模型设计和调试非常重要。通过输出大小，我们可以确定模型中的每个层的维度信息，以便进行后续的计算和处理。PyTorch作为深度学习框架之一，提供了一种简单的方法来输出模型各层的输出大小，以帮助我们更好地了解模型的结构和参数。
## 2. 项目目标
本项目旨在介绍如何使用PyTorch输
原创
2023-08-27 12:33:23
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# PyTorch中的显存占用查看指南
在深度学习的训练过程中，显存的管理是一个重要的方面。特别是在使用GPU进行训练时，显存的使用情况直接影响了模型的性能和能否顺利训练。以下是关于如何在PyTorch中查看模型显存占用的详细指南，以及相应的代码示例。
## 为什么需要关注显存占用？
显存，即图形处理单元（GPU）内存，是存储活动数据和模型参数的地方。在训练神经网络时，显存的使用情况会因为以
# PyTorch 监控模型占用显存
在深度学习中，显存（GPU memory）是非常宝贵的资源。了解如何监控模型在显存中的占用情况对于优化模型的性能和解决显存不足问题非常重要。PyTorch提供了一些工具和技巧来监控模型在显存中的使用情况，本文将介绍如何使用这些工具和技巧来监控模型在显存中的占用情况。
## 1. torch.cuda.memory_allocated()
`torch.c
原创
2023-08-10 17:42:25
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# 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
