# PyTorch中删除模型后内存仍然很高的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练和推理时，常常会遇到一个问题：即使在删除模型后，显存和内存的占用仍然很高。这种现象可能会影响到后续模型的训练和推理，导致资源的浪费。本文将探讨其原因，并提供相应的解决方法，配合实例代码。
## 内存管理的基本概念
在PyTorch中，模型和张量的内存管理是通过动态计算图的方式进行的。当模型被创
原创
2024-10-18 10:36:13
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聚集索引,表中存储的数据按照索引的顺序存储,检索效率比普通索引高,但对数据新增/修改/删除的影响比较大非聚集索引,不影响表中的数据存储顺序,检索效率比聚集索引低,对数据新增/修改/删除的影响很小如何让你的SQL运行得更快 ---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库环境中（
点击上方 IT牧场 ，选择 置顶或者星标 技术干货每日送达 前言 上周刚来了个应届小师弟，组长说让我带着，周二问了我这样一个问题：师兄啊，我用top命令看了下服务器的内存占用情况，发现Red...
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2021-06-08 23:26:10
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上周刚来了个应届小师弟，组长说让我带着，周二问了我这样一个问题：师兄啊，我用top命令看了下服务器的内存占用情况，发现Redis内存占用严重，于是我就删除了大部分不用的keys，为什么内存占用还是很严重，并没有释放呢？
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2021-06-24 14:04:07
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序列化与反序列化模型训练时，模型是在内存中的，而内存中的数据不具备长久性的存储功能，因此需要把模型从内存中搬到硬盘中进行长久的存储。 序列化与反序列化主要指内存与硬盘之间的数据转换关系，模型在内存中是以一个对象形式存储的，但是在内存当中对象不能长久的保存，因此需要保存到硬盘中。而在硬盘中，是以二进制的形式进行保存的，即二进制序列。 因此序列化是指将内存中的某一个对象保存到硬盘中，以二进制序列的形式
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2023-10-16 20:40:48
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当你要删除某一目录下及其子目录下的所有某类型的文件或文件夹时，使用一般的rm方法在配以正则是行不通的。。。 正确做法为： find folderPath -option [-print] [-exec -ok command] {} \; e.g.:删除当前目录及其子目录下的所有xml文件: find . -type f -name '*.xml' -exe
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2024-10-11 19:51:08
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开始最近在看transformer相关的文章，在AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE这篇文章中，作者给出了在超大数据集上训练的模型。但是采用的是npz文件保存。这里将介绍npz文件和如何将其应用到pytorch中进行加载参数和训练。1、什么是npz文件？npz文件是python中nump
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2023-10-25 13:29:57
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在使用Redis时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，
原创
2022-10-12 14:22:26
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小师弟的提问把我搞懵了........
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2021-09-15 10:52:57
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# PyTorch 中模型的删除与管理
在使用 PyTorch 进行深度学习时，及时删除不再需要的模型不仅可以帮助我们节省内存，还能提高程序的运行效率。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中删除模型，并提供一些代码示例。
## 模型的定义
在 PyTorch 中，模型通常是一个继承自 `nn.Module` 的类。用户可以自定义层和前向传播函数。例如，下面是一个简单的线性神经网络模型的定义
原创
2024-10-12 06:01:20
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在使用 Redis 时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大了，为什么使用 top 命令查看时，还会发现 Redis 占用了很多内存呢？实际上，这是因为，当数据删除后，Redis 释放的内存空间会由内存分配器管理，并不会立即返回给操作系统。所以，操作系统仍然会记录着给 Redis 分配了大量内存。但是，这往往会伴随一个潜在的风险点：Redis 释放的内存空间可能并不是连续的
原创
2021-02-19 14:50:08
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在使用 Redis 时，我们经常会遇到这样一个问题：明明做了数据删除，数据量已经不大\空间，Redis
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2022-08-17 08:26:24
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解决过拟合的方法，前面已经讲了2种，Dropout层Keras防止过拟合（一）Dropout层源码细节，L1L2正则化keras防止过拟合（二） L1正则化与L2正则化源码细节和在自定义层中加入。 除此之外，当损失函数不降反增，或是降低十分缓慢时，提前结束训练也是一个很好的办法。因为，随着模型训练次数的增多，模型会更加复杂，更易出现过拟合。本篇说明一下，keras如何提前终止训练。使用回调函数ca
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2024-11-01 20:26:39
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一、什么是包？1.1包是一系列模块文件的总和，就是一个文件夹。该文件夹通常（python3和python的区别）会有一个init文件，包的本质还是一个模块1.2具体的：包就是一个包含有__init__文件的文件夹，所以其实我们创建包的目的就是为了用文件夹将文件/模块组织起来需要强调的是：
1. 在python3中，即使包下没有__init__.py文件，import 包仍然不会报错，而在pyt
文章目录1、基本数据1、Tensor2、tensor的数据类型3、set_default_tensor_type4、Tensor之间的类型转换，可以使用5、Tensor维度6、Tensor中元素的个数7、Tensor的组合与分块8、Tensor的索引和变形9、Tensor的广播机制与向量化操作10、Tensor的内存共享的三种形式：初始化、原地操作、Tensor与Numpy转换2、autogra
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时候我们需要删除模型的权重，以便重新训练、清理不必要的资源或更新模型。在本文中，我们将深入探讨如何有效地处理“PyTorch删除模型权重”的问题。
为了使内容更加清晰，我们将从问题背景入手，逐步深入错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化等各个方面。在这一过程中，我们将使用多种形式来呈现复杂的信息，并确保清晰易懂。
## 问题背景
在某个
# 释放PyTorch模型内存
PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。在使用PyTorch进行模型训练和推断时，内存管理是一个关键问题。随着模型规模和复杂性的增加，模型所需的内存也会增加。当模型的内存占用过高时，可能会导致程序崩溃或性能下降。本文将介绍如何释放PyTorch模型内存，并提供代码示例。
## PyTorch模型内存管理
在PyTorch
原创
2023-08-18 15:42:41
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一直用的pytorch1.2，有点老了，想换个新版本，换成了pytorch2.0.torch安装安装过程最重要的就是cuda、cudnn的版本和pytorch对应。 因为要在GPU上跑代码。删除老旧torch我用的软件是anaconda，因为可以创建虚拟环境。步骤：卸载原来的cuda删除原来的torch（我嫌麻烦，直接把那个pytorch虚拟环境删掉了）然后打开 控制界面：anaconda pro
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2023-08-16 11:28:13
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最近阿里的朋友给我的，面试题基本在里面，99%的干货，废话不多说，直接上车。HDFS前提和设计目标硬件错误是常态 容错高流式数据访问。运行在HDFS上的应用需要流式访问它们的数据集。HDFS的设计重点是批处理，而不是交互处理。是高吞吐量而不是低延迟。 为了提高数据的吞吐量，在关键方面修改POSIX的语义 （ 流式数据，特点就是，像流水一样，不是一次过来而是一点一点“流”过来。而你处理
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2023-11-19 06:33:55
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文章目录MySqlNginxPHPphpMyAdminphpMyAdmin 高级功能（可选）Wordpress配置SSL证书（可选）文件权限的注意事项推荐插件 在开始前，可以先准备好用于搭建个人博客的服务器和域名，或者使用虚拟机练习搭建。服务器选择1cpu 1g内存 1M带宽的最低配置即可，后续若有需要可再升级。购买服务器时请查看平台当前正在进行的活动，通常能以非常低廉的价格购买。系统镜像这里推
