1.非平行运算 non parallel computation2.大量串列计算 lots of sequential computationx=f1(x) x=f2(x)...x=fn(x) 层数多才明显cuda可以把函数融合为一个函数 只需要一次运算pytorch-->C++（桥梁）-->cuda平行运算后回传trilinear interpolation 三线性插值创建inter
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2024-06-11 15:56:18
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一、节省内存 运行一些操作可能会导致为新结果分配内存。 例如，如果我们用Y = X + Y，我们将取消引用Y指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。 在下面的例子中，我们用Python的id()函数演示了这一点， 它给我们提供了内存中引用对象的确切地址。 运行Y = Y + X后，我们会发现id(Y)指向另一个位置。 这是因为Python首先计算Y + X，为结果分配新的内存，然后使Y指向内存中
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2024-03-14 07:23:10
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# 修改PyTorch默认分配的显存大小
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会涉及到大量的张量运算和模型训练，这会消耗大量的显存资源。PyTorch默认会尝试将所有可用的显存分配给模型，但有时候我们可能希望手动控制显存的分配，以便更好地管理资源和避免显存溢出的情况。本文将介绍如何修改PyTorch默认分配的显存大小，并提供相关的代码示例。
## 修改显存分配方法
PyTorch使用
原创
2024-05-05 05:02:55
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# PyTorch显存分配教程
## 概览
在PyTorch中，显存（GPU内存）是非常宝贵的资源，特别是在处理大规模数据或者训练复杂模型时。合理地管理显存分配可以提高训练速度和模型性能。本教程将介绍PyTorch显存分配的流程和具体操作步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
以下是实现"PyTorch显存分配"的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
flowcha
原创
2023-09-18 11:00:01
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为什么选择pytorch:活跃度：逐渐形成了完整的开发生态，资源多。动态图：动态图架构，且运行速度较快。代码简洁：易于理解，设计优雅，易于调试。可能有的疑惑：深度学习框架太多不知道如何选择。开源源代码很多，但阅读和修改起来很吃力。解决实际工程任务时，思路不清晰，不知道如何下手。学术方向选择困难，不知从何开始。pytorch与tensorflow比较：pytorch:间接性(编程同python几乎一
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2024-01-09 16:53:37
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pytorch，CUDA是否可用，查看显卡显存剩余容量
原创
精选
2024-05-07 12:36:57
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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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# 如何查看PyTorch中的CUDA显存
## 简介
欢迎来到PyTorch的世界！对于刚入行的小白来说，了解如何查看CUDA显存是非常重要的。本篇文章将会带你一步步学习如何在PyTorch中查看CUDA显存，帮助你更好地管理资源并优化模型训练过程。
### 任务流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ------- |
| 1 | 导入Py
原创
2024-04-25 06:53:00
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1.与Tensorflow相比pytorch更加灵活，tensorflow文档完善，但更加大而麻烦。pytorch使用动态计算图，每一步代码完成一次变量的新增或改变。tensorflow使用静态计算图，先根据代码建立好计算图，再往里面填变量进行计算。好处在于可以一次成图，坏处在于其内部的命名体系以及时序控制逻辑不好控制，难以在中间进行介入。PS：tensorflow2.x 使用动态图优先的原则创建
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2024-04-18 08:45:05
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作者丨派派星导读本文介绍了如何在不减少输入数据尺寸以及BatchSize的情况下，进一步榨干GPU的显存。 引言Out Of Memory, 一个炼丹师们熟悉得不能再熟悉的异常，其解决方法也很简单，减少输入图像的尺寸或者Batch Size就好了。但是，且不说输入尺寸对模型精度的影响，当BatchSize过小的时候网络甚至无法收敛的。下图来源知乎，深度学习中的batch的大小对学习效果有
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2023-12-12 21:16:46
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PyTorch最好的资料是官方文档。本文是PyTorch常用代码段，在参考资料[1](张皓：PyTorch Cookbook)的基础上做了一些修补，方便使用时查阅。1. 基本配置导入包和版本查询 import 可复现性在硬件设备（CPU、GPU）不同时，完全的可复现性无法保证，即使随机种子相同。但是，在同一个设备上，应该保证可复现性。具体做法是，在程序开始的时候固定torch的随机种子，同时也
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2024-08-20 15:29:01
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torch显存分析——如何在不关闭进程的情况下释放显存1. 基本概念——allocator和block2. torch.cuda的三大常用方法3. 可以释放的显存4. 无法释放的显存？5. 清理“显存钉子户” 一直以来，对于torch的显存管理，我都没有特别注意，只是大概了解到，显存主要分为几个部分（cuda context、模型占用、数据占用），然而在接触大模型之后，遇到越来越多的显存合理利
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2023-07-28 21:34:45
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# PyTorch无法分配显存的解决方案
在深度学习的领域中，PyTorch是一个流行的框架。然而，在使用PyTorch进行模型训练时，常常会遇到一个棘手的问题：显存分配失败。这种情况通常发生在使用GPU进行计算时，尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。本文将探讨导致显存分配失败的原因及其解决方案。
## 显存分配失败的原因
显存分配失败主要有以下几个原因：
1. **显存不足**：这是最
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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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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# PyTorch查看CUDA占用显存
## 引言
在深度学习领域，使用图形处理单元（GPU）进行模型训练和推断已经成为主要趋势。而PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了对GPU加速的支持。然而，有时我们需要查看当前PyTorch模型在GPU上占用的显存情况，以便更好地分析和优化模型。在本文中，我将向你展示如何实现“PyTorch查看CUDA占用显存”。
## 整体流程
下面是实现“
原创
2023-10-30 05:54:33
326阅读
## PyTorch 显示 CUDA 设备显存
### 引言
在深度学习中，CUDA 设备显存是非常宝贵的资源。了解如何显示和管理 CUDA 设备显存对于优化模型的训练和推理过程至关重要。本文将介绍如何使用 PyTorch 来显示 CUDA 设备显存，并提供相关代码示例。
### PyTorch 中的显存管理
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和接口来管理 CUD
原创
2024-01-16 11:45:51
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# 使用 Python 读取 CUDA 显存大小
随着计算机技术的发展和深度学习的崛起，GPU（图形处理单元）已经成为加速计算的核心工具之一。在进行深度学习或其他计算密集型任务时，了解GPU的显存使用情况尤为重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个强大的并行计算平台，使GPU能够用于通用计算。本文将介绍如何使用Python读
原创
2024-09-10 04:20:40
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导读作者最近两年在研究分布式并行，经常使用PyTorch框架。一开始用的时候对于PyTorch的显存机制也是一知半解，连蒙带猜的，经常来知乎上来找答案，那么我就吸收大家的看法，为PyTorch的显存机制做个小的总结吧。实验环境OS:Ubuntu18.04python:3.7.4PyTorch:1.9.1GPU:V100目录1 理论知识1.1 深度学习训练过程1.2 前向传播1.3 后向传播（反向传
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2023-10-24 00:00:46
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