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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阿里云 Kubernetes Service（简称 ACK）是一种阿里云提供的全托管 Kubernetes 服务，能够让用户快速构建、部署和管理容器化应用程序。按需分配是ACK的一项很重要的功能，可以根据业务需求自动扩展或缩减集群的资源。
整体流程如下表所示：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ---- | ---- | -------- |
| 1 | 登录阿里云控制台 | 无
原创
2024-03-26 10:57:08
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内存分配策略 对象优先在新生代Eden分配 大对象直接进入老年代 长期存活的对象将进入老年代 动态对象年龄判定 空间分配担保内存分配策略Java技术体系中所提倡的自动内存管理可以归结于两个部分：给对象分配内存以及回收分配给对象的内存。 我们都知道，Java对象分配，都是在Java堆上进行分配的，虽然存在JIT编译后被拆分为标量类型并简介地在栈上进行分配。如果采用分代
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2023-09-25 14:19:47
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在Java中实现按需分配线程池是一个常见的技术需求，特别是在高并发场景下。线程池的动态调整能够有效提升系统性能，避免资源浪费。本文将详细拆解如何实现这一需求，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等内容。
## 问题背景
随着微服务架构和高并发应用的普及，传统的静态线程池配置常面临以下问题：
- 随着业务高峰和低谷的波动，线程数的静态配置在某些特殊情况下无法满足性能需
企业网络管理早准备 “按需分配”过好年
新春佳节日渐临近，全国上下一派节日前的忙碌与欢喜景象。在节日期间，某些企业如跨国制造业、医疗等机构，为了不中断服务，需要采取轮班制延续服务；酒店、购物超市等服务产业性质，春节期间更是活动最热络的时期。侠诺工程我们接获不少业主纷纷反映，是否可运用最少的人力，达到最佳的网络服务质量的春节最佳解决方案。
侠诺资深技术中心主任文浩坚先
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精选
2009-02-02 15:10:08
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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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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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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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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
107阅读
# 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
企业网络管理早准备 “按需分配”过好年
新春佳节日渐临近，全国上下一派节日前的忙碌与欢喜景象。在节日期间，某些企业如跨国制造业、医疗等机构，为了不中断服务，需要采取轮班制延续服务；酒店、购物超市等服务产业性质，春节期间更是活动最热络的时期。侠诺工程我们接获不少业主纷纷反映，是否可运用最少的人力，达到最佳的网络服务质量的春节最佳解决方案。
侠诺资深技术中心主任文浩坚先
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精选
2009-02-02 15:07:09
493阅读
按需分配 - 如何让你的 Pod “申请”到 GPU？上一篇，咱们成功给 k8s 装上了“火眼金睛”（通过 Device Plugin），让它能看见并统计节点上的 GPU 资源了，还记得 kubectl describe node 输出里那个激动人心的 nvidia.com/gpu: X 吗？现在 k8s 知道家底儿有多少 GPU 了，那咱们的应用（在 k8s 里就是 Pod）该怎么开口，才能“理
适合公司的云计算服务模型有三种: 公有云：由云服务提供商提供的服务，多数公司采用这种模式，例如 AWS、Azure 和 GCP。私有云：由公司自己构建和维护的云环境，能够提供更高的隐私和安全性。混合云：结合公有云和私有云的优势，根据业务需求在不同云环境中使用服务。云计算部署模型有三种:基础设施即服务(IaaS)：提供计算、存储和网络等基础设施，用户可以自行部署和管理软件。平台即服务(PaaS)：提
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2023-07-07 11:46:20
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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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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
GPU 云服务器是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，主要应用于深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。为什么选择 GPU 云服务器GPU 云服务器 与自建 GPU 服务器对比：优势GPU 云服务器自建
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2023-12-08 13:17:47
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# 实现PyTorch按实际占用分配显存
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现PyTorch按实际占用分配显存。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入PyTorch和其他必要的库 |
| 2 | 设置GPU |
| 3 | 创建模型 |
| 4 | 查看模型占用显存情况 |
| 5 | 按需分配显存 |
| 6 | 运行
原创
2024-05-26 06:28:02
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9.1GPU: ...
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2023-05-03 07:59:21
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对于显存不充足的炼丹研究者来说，弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 实验实验代码如下： import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],req
原创
2022-01-14 16:33:59
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