# 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
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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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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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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# 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
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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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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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
PyTorch 3. autogradautogradauto_grad具体操作推理环节tensor.dataautograd.grad和hook扩展autograd autograd动态图：运算与搭建同时进行静态图：先搭建图，后运算 计算图只能backward一次，若想再次使用则必须设置retain_graph=Truetorch.autograd.grad(outputs,
inp
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2024-06-06 10:47:55
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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显存不够 多卡拆分模型
在深度学习中，训练大型模型往往需要大量的计算资源和存储空间。当模型大小超过显存限制时，我们通常需要采取一些策略来解决显存不足的问题。本文将介绍如何使用PyTorch在多个GPU上拆分模型，以充分利用显存。
### 显存不够的原因
导致显存不足的主要原因是模型太大，无法一次性加载到显存中。模型的大小由模型参数和中间结果的大小决定。如果模型参数和中间结
原创
2024-01-19 09:29:43
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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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在比赛和工作中，我们经常会遇到数据量太大而导致内存不够的问题。这里可以细分为两种情况：情况1：数据太大，无法加载到内存；情况2：加载数据但训练时内存不够；针对情况1可以考虑使用Spark或者Dask来逐步完成计算。对于情况2，则需要考虑从模型的角度入手。本文将介绍在sklearn中支持迭代训练的模型，然后展示相关的代码案例。喜欢本文记得收藏、点赞。 文章目录模块划分分类案例聚类案例预处理案例降维案
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2024-01-14 23:49:30
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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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前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！一、pytorch训练模型只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cu
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2023-08-10 11:28:24
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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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笔者在知乎上发现了一个叫“Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧？？”的问题，很有意思，下面与大家分享一些大佬们的见解，希望对你的研究有帮助。知乎高质量回答作者：郑哲东在不修改网络结构的情况下, 有如下操作：同意@Jiaming, 尽可能使用inplace操作， 比如relu 可以使用 inplace=True进一步，比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchno
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2023-08-28 22:05:28
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本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除 提问Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧？在用pytorch实现一个tensorflow project的时候遇到了GPU显存超出 (out of memory) 的问题，不知道有什么优化方法。 高质量回答 Lyken 愿以有涯随无涯
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2023-10-13 15:48:00
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# 项目方案：解决PyTorch在一张显卡显存不足的情况下的问题
## 介绍
在进行深度学习模型训练时，经常会遇到显存不足的问题，特别是当模型和数据集变得更大时。本项目方案旨在提供一种解决方案，以克服PyTorch在一张显卡显存不足的情况下的问题。
## 解决方案
我们可以使用以下方法来解决显存不足的问题：
### 1. 数据集分批加载
在训练过程中，我们可以将数据集分成小批次进行加载，而不
原创
2024-01-02 10:07:11
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