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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# PyTorch显存占用及优化方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，显存占用是一个常见的问题。合理管理显存资源不仅可以提高模型的训练效率，还可以避免出现显存溢出导致程序崩溃的情况。本文将介绍PyTorch显存占用的原因、如何查看显存使用情况、以及优化显存使用的方法。
## PyTorch显存占用原因
PyTorch在进行深度学习模型训练时，会将模型参数、中间结果等数据存储在显存
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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torch有时候跑着跑着显存吃满了，就会报错：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.47 GiB already allocated; 186.44 MiB free; 4.47 GiB reserved in total by PyTorc
前提：安装好Python3.6+，torch(GPU)，登录一台开发机。一、GPU基本信息1.查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()
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2023-01-09 11:47:00
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# 监控PyTorch显存占用
PyTorch是一个流行的深度学习框架，但在训练深度神经网络时，经常会遇到显存占用过高导致程序崩溃的问题。为了避免这种情况的发生，我们可以通过监控PyTorch的显存占用来及时发现问题并进行调整。
## 监控显存占用方法
在PyTorch中，我们可以使用`torch.cuda.memory_allocated()`和`torch.cuda.max_memory
# PyTorch显存占用查看
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，我们经常需要关注模型对显存的占用情况。显存占用情况不仅影响模型的训练速度，还会影响到我们是否需要进行显存优化以避免内存溢出。在PyTorch中，我们可以通过一些方法来查看模型对显存的占用情况，帮助我们更好地管理显存资源。
## 查看显存占用情况
### 使用`torch.cuda.memory_allocated()
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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RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1587428266983/work/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp:278如上，我们在跑程序时经常会遇到这种情况，除了常规的因为模型参数量或计算量过大导致的问题，还有一种经常的情
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2023-06-02 14:29:42
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显存优化在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法，因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限的，而数据是无限的，我们只有优化显存的使用量才能够最大化地利用我们的数据，实现多种多样的算法估测模型所占的内存一个模型所占的显存无非是这两种：模型权重参数模型所储存的中间变量其实权重参数一般来说并不会占用很多的显存空间，主要占用显存空间的还是计算时产生的中间变量，当我们定义了一个model之
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2023-09-16 13:07:02
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# 如何实现pytorch当前显存占用
## 1. 整体流程
要实现获取当前显存占用的功能，可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建一个虚拟的Tensor |
| 3 | 使用torch.cuda.memory_allocated()获取当前显存占用 |
| 4 | 使用torch.cuda.max_mem
# PyTorch分布式数据并行（DDP）：显存占用与优化
在深度学习训练过程中，显存占用一直是一个重要的问题。特别是在大规模模型和数据集上训练时，显存占用可能会成为训练过程中的瓶颈。PyTorch提供了分布式数据并行（Distributed Data Parallel，简称DDP）的功能来优化显存占用和加速训练过程。本文将介绍PyTorch DDP的基本原理、显存占用的问题以及优化方法，并给出
# PyTorch显存占用分析
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现"PyTorch显存占用分析"。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 加载数据集 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 分析显存占用 |
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码。
##
原创
2023-09-05 20:59:22
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# PyTorch显示显存占用
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，经常需要监控模型所占用的显存，以便及时释放资源或优化模型结构。本文将介绍如何使用PyTorch显示显存占用，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 显示显存占用方法
PyTorch提供了torch.cuda模块用于管理GPU资源，可以通过该模块获取当前程序所占用的显存情况。要显示显存占用，可以按照以下步骤进行：
1
# PyTorch 显存占用分析与优化
在深度学习的训练过程中，显存占用是一个非常重要的问题。显存不足会导致训练中断，影响模型的训练效果。本文将介绍如何使用 PyTorch 打印显存占用，并提供一些优化显存占用的方法。
## 1. PyTorch 打印显存占用
在 PyTorch 中，我们可以使用 `torch.cuda.memory_allocated()` 和 `torch.cuda.m
# PyTorch 显示显存占用
## 引言
在使用深度学习框架 PyTorch 进行模型训练时，了解显存的占用情况非常重要。显存占用过高可能导致程序崩溃，影响训练结果。本文将介绍如何使用 PyTorch 显示显存占用的方法，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技巧。
## 总体流程
为了帮助小白理解整个流程，我们将使用表格展示每个步骤以及需要使用的代码和注释。下面是整个流程的概览：
| 步骤 |
# PyTorch显存占用分析
## 1. 整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 经验丰富的开发者: 请求帮助实现pytorch显存占用分析
经验丰富的开发者-->>小白: 放心，我来教你
小白 ->> 经验丰富的开发者: 感谢！
```
## 2. 实现步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | ------
# PyTorch查看占用显存教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用PyTorch查看占用显存的方法。在本教程中，我将详细介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。让我们开始吧！
## 流程概述
下面是整个流程的概览，我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
flowchart TD
A(导入必要的库)
B(创建模型)
C(分配模型到GPU)
