Java I/O流复习（三）1.转换流(重点掌握)字节流转字符流，称作转换流，包括：
解决文件的乱码，即编码和解码不统一，或者是字节缺失，长度不一InputStreamReader—> 将字节流转换为字符流。是字节流通向字符流的桥梁。如果不指定字符集编码，该解码过程将使用平台默认的字符编码，如：GBK/UTF-8。OutputStreamWriter—> 将字节流转换为字符流。是字节
# 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
原创
2024-07-28 10:19:49
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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，显存的管理和使用效率是一个重要的问题。为了更好地分析和优化显存的使用情况，我们需要对“PyTorch打印显存最大占用”进行详细的探讨。本文将带领您逐步了解如何检测和优化PyTorch中的显存占用。
### 背景描述
使用深度学习框架如PyTorch时，显存的管理变得极其重要，尤其是在训练深度神经网络时。显存不足可能导致训练过程中的崩溃，影响模型的性能和
在用pytorch写代码的时候，经常遇到要临时储存模型参数，后续再加载该模型的情况。例如预训练模型之后，肯定要将预训练的模型存储一下，以便后续训练过程再载入该模型。这边常见的做法是利用torch.save load load_state_dict这三个函数进行处理。 torch.save({'model': model.state_dict()}, 'zhenghuo.model'
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2024-07-21 09:54:35
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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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深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
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2024-08-21 11:29:21
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jvm gpu Oracle在3月21日的一次演讲中透露，未来Java编程语言的发展将强调对包括GPU和容器在内的现代计算平台的支持。除其他事项外，该公司的计划还要求确保Java为GPU和硬件加速提供强大的支持。 ，这对于支持机器学习和人工智能工作负载至关重要。 Oracle的Java SE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM能够了解哪些工作负载应在GPU上运行，哪些工作负载应在CPU
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2023-09-12 21:32:00
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【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
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2024-02-19 20:36:17
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作者：游凯超 在大语言模型时代，不仅语言模型变得越来越大，而且几乎所有的模型都想变得越来越大，试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。模型变大之后，最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析，加深我对训练过程的理解，能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧，欢迎在评论区补充。显存占用概述深度学习训练过程中的显存占用，大致可以
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2024-08-21 09:42:30
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一：安卓端辉光不显示问题问题描述：项目中使用unity的PostProcessing package实现辉光的功能，在pc上辉光效果一切正常，但是打出apk在真机测试时，辉光基本没效果。解决思路：PostProcessing Bloom效果需要有HDR支持才能正确显示。项目切到安卓平台时，Unity的Graphics使用的是默认设置，是不支持HDR的： 此时需要手动勾选HDR，并将HDR模式设置成
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2023-10-19 06:43:04
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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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GPU分析办法：java先定位问题缘由、后寻找解决办法、最后验证多种办法的解决效果。卡顿问题快速定位的方法：linux1. 打开开发者模式中GPU呈现模式分析，查看是那种颜色条高： android2. 若是是蓝色偏高，说明是单位消息里CPU太耗时，得把方法的执行都打出来看看哪一个耗时。canvas3. 若是红色偏高，说明GPU忙不过来。优化过渡绘制，使用离屏
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2024-02-24 10:30:02
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显卡“爆显存”就是指显卡的本地显存不够用了，显卡需要去借用内存;而“满显存”是指显存的使用量接近全部的本地显存容量。因为现在的主流显存都是GDDR5，速度达到了6000mhz以上，而主流的内存都是DDR4，频率一般也仅仅在2400到3000左右，可以说两者性能上存在很大的差距，因为显存频率直接影响着显存带宽，一般只有GDDR5才能充分发挥出当今显卡的性能。不管是“爆显存”还是“满显存”，都说明这个
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2023-07-05 19:43:07
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背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
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2024-05-23 22:29:07
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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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随着应用程序的不断升级，其在电脑中所占的内存也急剧增大，但是计算机内存大小的增长速度难以跟上，为了能在有限的内存中运行尽可能多的程序，计算机科学家提出了各种内存管理技术来尽可能适应这种情况。一。覆盖技术覆盖技术目的是使得单个程序尽可能少的占用内存资源，要求程序员在代码中指定内存的使用与释放，对代码要求较高。其具体实现有点类似union结构体的功能，同一块内存实现分时复用，不过必须是没有相互调用关系
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2024-04-17 10:26:20
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本月9号，苹果就会发布新一代iPhone 6手机了，所以近期iPhone 6各种密集爆料，每天都有不同说法，除了基本上可以确定的4.7寸/5.5寸双版本、蓝宝石屏幕、iOS 8系统、大容量电池、A8处理器等规格之外，另一个引人关注的地方就是内存容量了，现在的说法是iPhone 6会继续使用1GB内存，维持iPhone 5、iPhone 5s的水平，想上2GB内存的用户未免有点失望了。苹果并不是一个
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2023-11-09 07:42:02
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出现这条信息就说明当前环境中可分配给跑训练的显存不够了，有两种可能原因： 1、显卡的显存确实太小，训练网络的要求高于这张显卡。解决办法只有换大显存显卡。 2、系统的进程太多，有可能跑之前调试的代码进程没有结束，还在占用显存，需要清理。 清理办法：注：方法参考 https://www.autodl.com/docs/qa4/ 移植到我的个人博客仅仅是出于方便个人的学习，如有侵权请告知删除。 首先使用
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2023-10-22 21:44:00
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