# 如何在PyTorch中实现每个轮次的显存占用监控
在进行深度学习模型的训练时，显存（GPU内存）的管理是一个非常重要的部分。显存不足可能导致程序崩溃或训练速度缓慢。因此，监控每个轮次的显存占用情况是非常有必要的。本文将指导你通过几个步骤如何实现这一功能。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-24 08:24:15
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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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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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# PyTorch 每个 Epoch 占用显存越多的原因
在使用深度学习框架如 PyTorch 进行模型训练时，显存的管理是一个重要的问题。许多开发者在训练过程中发现，每个 Epoch 训练结束后，显存的占用会不断增加，最终可能导致显存溢出。这一现象的原因是什么呢？我们将通过示例和分析来探讨这个问题。
## 背景
深度学习模型的训练一般是通过多次 Epoch 循环来完成的，一个 Epoch
原创
2024-09-22 07:01:29
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# 如何在pytorch中释放显存
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在pytorch中每个batch训练后释放显存。在本文中，我将详细描述整个过程，并提供每个步骤所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程概述
在开始介绍每个步骤之前，我们先来看一下整个过程的流程。下表展示了每个步骤的概述，以及我们将在每个步骤中执行的操作。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2023-09-08 09:53:18
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# 如何实现“pytorch训练时查看backbone的显存占用”
## 引言
在深度学习领域，PyTorch 是一种非常流行的深度学习框架，而对于训练大型模型时，显存的占用情况是一个非常重要的指标。本文将教你如何在 PyTorch 训练过程中查看模型 backbone 的显存占用情况，帮助你更好地优化模型和训练过程。
## 整体流程
下面是实现该功能的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤
原创
2024-03-19 04:56:20
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1 指定GPU编号2 查看模型每层输出详情3 梯度裁剪4 扩展单张图片维度5 独热编码6 防止验证模型时爆显存7 学习率衰减8 冻结某些层的参数9 对不同层使用不同学习率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"设置当前使用的GPU设备为0, 1号两个设备，名称依次
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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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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# 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
原创
2024-03-28 04:27:39
142阅读
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
190阅读
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
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2024-06-20 14:14:39
227阅读
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
1388阅读
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
648阅读
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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# 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
原创
2024-02-25 04:24:46
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# 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()
原创
2024-03-25 06:45:01
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# 教你如何实现pytorch显存最少占用
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在使用pytorch时尽量减少显存的占用。通过一些小技巧和调整，可以使你的模型在训练或推理过程中更加高效地利用显存资源。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B[加载数据]
C[定义模型]
D[设置优化器]
E[开始训练
原创
2024-03-12 05:41:47
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# PyTorch 检测显存占用
在使用深度学习框架 PyTorch 进行模型训练或推理时，显存的占用情况是一个重要的指标。合理地管理显存资源可以有效地提高训练和推理的效率。本文将介绍如何使用 PyTorch 来检测显存的占用情况，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要检测显存占用
在深度学习任务中，模型和数据通常会被加载到显存中进行计算。显存的大小是有限的，特别是对于较旧的显卡而言。如果
原创
2024-02-12 06:19:02
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