一：cuda扩展 涉及到cuda扩展，有关cuda源码（.cu文件）编译的部分需要使用NVIDIA官网提供的CUDAtoolkit工具，一些工程下喜欢使用ninja来对源码进行编译，此时要注意ninja需要cuda的版本至少在10.0以上。（而且，当文件夹下有build.ninja这个文件的时候，表明作者已经把编译的不走给你写好了，直接在该文件夹
0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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# 如何在PyTorch中释放CUDA内存
在使用PyTorch进行深度学习开发时，CUDA显存的管理是一个重要的知识点。为了避免显存不足的情况，了解如何释放CUDA是非常必要的。在这篇文章中，我们将详细讲解如何在PyTorch中释放CUDA内存，并提供具体的代码示例和步骤说明。
## 整体流程
下面是释放CUDA内存的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
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# pytorch 释放cuda
## 介绍
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架之一。它提供了许多方便的功能和工具，用于构建和训练神经网络模型。其中一个重要的功能是利用CUDA来加速计算，特别是在处理大规模数据时。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 开发的并行计算平台和应用程序编程接口。它允许使用GP
原创
2023-09-12 18:14:22
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# CUDA 和 PyTorch 中的内存不释放问题
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，大家可能会遇到一个常见的问题：CUDA 内存似乎没有被释放。这在某些情况下可能导致 GPU 内存耗尽，进而影响模型训练和推理的效果。本文将探讨这一现象，并提供一些解决方案和代码示例。
## CUDA 内存管理
CUDA 是 NVIDIA 提供的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者利用 GPU
# PyTorch CUDA释放缓存
在使用PyTorch进行深度学习任务时，尤其是在处理大规模数据集或使用大型模型时，GPU内存管理是非常重要的。如果不恰当地使用GPU内存，可能会导致内存不足的错误或性能下降。为了避免这些问题，PyTorch提供了一些方法来释放CUDA缓存，以优化内存使用。
本文将介绍PyTorch中的CUDA缓存管理机制，并提供示例代码来说明如何释放CUDA缓存以提高内存
原创
2023-08-25 16:53:31
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最近在检查自己项目中存在的问题，涉及到了new 和 delete 的问题，于是查找CUDA6.5中的simple，中间有关于newdelete的例子，我本想随意参考一下吧，没想到，这次参考倒是让我研究了整整一天多的时间
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2023-11-21 22:46:02
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《深入解析Deformable Convolution PyTorch实现》项目简介在深度学习领域， 是一种创新性的卷积操作，它扩展了传统的固定网格卷积核，允许其根据输入特征动态调整位置和形状，以更好地适应复杂的图像结构。该项目是这一先进理论的PyTorch实现，旨在帮助开发者更轻松地集成到他们的计算机视觉模型中。技术分析Deformable Convolution 的核心思想是在常规卷积的基础上
PyTorch的安装及CUDA环境配置PyTorchCUDAcuDNN PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.选择安装版本：默认选择稳定版本即可，如需要指定版本，可在历史版本中寻找安装
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2023-09-14 18:09:34
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复习了下pytorch。 自动求导机制从后向排除子图每个变量有两个标志：requires_grad和volatilerequires_grad如果有一个单一的输入操作需要梯度，它的输出也需要梯度，反之亦然。如果其中所有的变量都不需要梯度进行，后向计算不会执行如果想冻结部分模型，或者不会使用某些参数的梯度。volatile纯粹的inference模式下推荐使用一个操作甚至只有有一个 vol
## 如何在 PyTorch 中释放变量内存
在使用 PyTorch 进行深度学习时，内存管理是一个非常重要的课题，特别是在处理大型数据和模型时。许多初学者在运行模型时会发现内存使用量逐渐增加，最终可能导致内存耗尽。为了有效管理内存，我们需要学会如何释放变量的内存。本文将详细介绍释放内存的步骤及示例代码。
### 流程概述
首先，我们来梳理一下释放变量内存的整体流程。下面是一个简要的步骤表格
有时遇到有的模型训练或测试脚本执行时遇到torch.autograd.gradcheck()抛出类似如下的错误: 有时报的是Jacobian mismatch for output 0 with respect to input 0，这个出错的原因都是一个：torch.autograd.gradcheck()要求参数计算的PyTorch Tensor数据都是torch.DoubleTen
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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1. 安装Anacondahttps://www.anaconda.com/最后Finish就完事~cmd进入刚刚指定的目录下的Lib 尝试conda -V命令查看conda版本号使用conda activate激活anaconda基础环境 使用python -V查看当前anaconda的Python版本号2. 安装CUDA Toolkit先进入https://pytorch.org/查看pyto
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2024-04-03 13:03:27
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1 安装cuda和cudnn
1.1下载cuda 为什么下载这个版本呢，因为pytorch需要cuda10.2 或者11.3，稳妥一点10.2大部分程序都能跑。1.2安装cudasudo bash cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run注意：若报错 Existing package manager installation of the driver found. It
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2023-08-27 22:33:00
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
Error descriptionraise RuntimeError('Attempting to deserialize object on CUDA device '
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 2. Please use to
