# Python 分配显存：提高深度学习模型性能的技巧
在深度学习中，显存（GPU内存）是一个非常重要的资源。合适的显存分配可以显著提高模型训练和推理的性能。在本文中，我们将介绍如何在Python中管理和分配显存，适用于使用TensorFlow和PyTorch两种主流深度学习框架的情况。
## 什么是显存？
显存是图形处理单元（GPU）中用于存储纹理、图像、模型参数以及其他临时数据的内存。当
问题引入 ： 为什么 局部变量无法在 函数体外部 访问？？函数在内存中的调用1 age = 10
2 name = 'james'
3
4 def info():
5 global age
6 gender = '男'
7 b = 20 # 只是为了方便下面 讲解，定义一个局部变量 内存（对于本代码没啥用）
8
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独热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 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，名称依次为 /gpu:
# 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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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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# 如何设置Python程序Gpu显存分配
## 整体流程
在设置Python程序的Gpu显存分配时，我们需要先安装必要的库，并且在程序中设置Gpu的显存分配比例。以下是具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装tensorflow-gpu库 |
| 2 | 导入tensorflow库 |
| 3 | 设置Gpu显存分配比例 |
## 具体操作
原创
2024-07-07 04:46:42
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文章目录Docker的资源配额（cgroup）什么是cgroup？cgroup作用？cgroup子系统前言一、CPU的资源配额1、CPU周期限制2、配置默认的cfs调度程序3、多任务比例分享CPU4、限制CPU内核使用二、内存使用的限制三、磁盘使用的限制 Docker的资源配额（cgroup）什么是cgroup？cgroup全称是control groupscgroup是linux内核中的机制，
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2023-11-22 09:53:12
92阅读
# Docker GPU显存分配
在机器学习和深度学习任务中，使用GPU进行加速是非常常见的。而Docker是一种轻量级的容器化技术，可以提供环境的隔离和可重复性。使用Docker可以方便地部署和管理机器学习和深度学习的任务。然而，在使用Docker的过程中，如何有效地分配和管理GPU显存是一个关键的问题。本文将介绍如何在Docker中进行GPU显存分配和管理。
## Docker与GPU显存
原创
2023-08-17 18:16:56
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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
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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## 如何在Docker中分配显存
作为一名经验丰富的开发者，你经常会遇到新手开发者不知道如何在Docker中分配显存的情况。今天，我将向你详细介绍如何实现“docker run 分配显存”的步骤和相关代码。
### 流程概述
首先，让我们通过一个表格来展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建一个新的Docker容器 |
| 2
原创
2024-05-16 06:04:39
44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
1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
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原标题：Python学习教程：Python数据分析实战基础 | 初识Pandas这段时间和一些做数据分析的同学闲聊，我发现数据分析技能入门阶段存在一个普遍性的问题，很多凭着兴趣入坑的同学，都能够很快熟悉Python基础语法，好像自己什么都会了一点，然而实际操作起来既不知从何操起，又漏洞百出。至于原因嘛，理解不够，实践不够是两条老牌的拦路虎，只能靠自己来克服。还有一个非常有意思且经常被忽视的因素——
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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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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文章目录没有空间配置器会发生什么？擅自调用构造函数擅自调用析构函数push_back和pop_back逻辑错误写自己的空间配置器实现内存开辟实现内存释放实现对象构造实现对象析构改造我们的vector容器重写构造函数重写析构函数重写拷贝构造重写赋值运算符重写push_back重写pop_back重写内部扩容expand函数实现效果 书接上回：C++ STL标准库解析｜简单实现STL容器vector
Unity手游的DrawCall是影响手机CPU的重大参数。硬件相关的一些概念：1、显示芯片（GPU）：具有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。2、显存：存储显卡芯片处理过或即将提取的渲染数据。显存是计算机用来存储要处理的图形信息的部件。3、显卡：显示芯片+显存+相关电路。渲染相关的一些概念：1、纹理：即纹路，每个物体表面上不同的样子。譬如说木头的木纹状。泛指物体表面，比如一个浮雕
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2024-05-01 19:56:15
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内存简介： RAM（random access memory）随机存取存储器。说白了就是内存。 一般Java在内存分配时会涉及到以下区域：寄存器（Registers）：速度最快的存储场所，因为寄存器位于处理器内部，我们在程序中无法控制栈（Stack）：存放基本类型的数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆中堆（Heap）：堆内存用来存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的
