首先补上上一个博客中在Win10下安装PyTorch的内容。Win10下安装PyTorch的GPU版本需要注意的地方Win10环境下安装PyTorch，进入官网，然后对着官网安装即可。但是我在安装过程中遇到了几个问题，列举出来。1. 空间不足我在安装过程中遇到了这个提示，发现是c盘空间不足，因此在安装时最好先把c盘空间留出来，至少 应该留5G以上。2.安装的下载过程总是失败之前装的时候一直是下载着
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2023-08-21 14:53:14
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pytorch图像分类1 数据集数据集：CIFAR-10import torch
import pickle as pkl
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
DOWNLOAD = True #设置成True本来是自
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2024-08-01 12:14:07
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如果大家在 Linux 或者 macOS 下面运行一段可能导致内存泄露的程序，那么你可能会看到下面这样的情况：而如果你用的系统是 Windows，那么可能电脑直接就卡死了。但是，调试这种 OOM(Out of Memory)的问题有时候是非常困难的，因为你不知道代码哪个地方会导致内存泄露。但是如果你运行程序进行调试，程序又会中途被杀掉或者直接卡死系统。如果我们有办法看到程序里面每一个函数占用的内存
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2023-11-15 18:24:21
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如何解决“PyTorch DataLoader内存溢出”问题
### 引言
PyTorch是一种流行的深度学习框架，而DataLoader是PyTorch中用于加载和处理数据的关键组件之一。然而，当处理大规模数据集时，有时候会遇到内存溢出的问题，特别是对于刚入行的开发者来说，这可能会成为一个挑战。本文将指导你如何解决“PyTorch DataLoader内存溢出”的问题。
### 源起
在深度
原创
2024-01-10 11:27:31
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记一次 Python 内存泄漏的排查背景上周使用我的python web框架开发的第二个项目上线了，但是没运行几天机器内存就报警了，8G内存使用了7G，怀疑有内存泄漏，这个项目提供的功能就是一堆机器学习模型，对历史数据进行训练，挑选出最优的5个模型，用作未来数据的预测，所以整个项目有着数据量大，运行时间长的特点，就是把策略的离线工作搬到了线上。定位内存泄漏第一步：确定是否有内存泄漏上pympler
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2023-06-20 23:23:41
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1、CPU与GPUCPU（Central Processing Unit，中央处理器）：主要包括控制器和运算器； GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：处理统一的，无依赖的大规模数据运算； 上图中，黄色部分表示控制单元，绿色部分表示计算单元，橙色部分表示存储单元；2、数据迁移至GPUdata.to(“cuda”)实现将数据从CPU迁移到GPU； data.to(“
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2023-08-23 20:13:23
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一、物理概念： streaming processor(sp): 最基本的处理单元。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个threadWarp：warp是SM调度和执行的基础概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，一般每一个WARP中有3
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2024-08-06 20:23:29
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pytorch训练模型内存溢出
原创
2023-12-14 10:21:49
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Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your training ...
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2021-07-27 11:13:00
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# PyTorch查看GPU内存
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会利用GPU加速计算，以提高训练速度。然而，有时候我们需要查看GPU的内存使用情况，以便优化模型或调整训练参数。本文将介绍如何使用PyTorch查看GPU内存的方法，并提供相应的代码示例。
## 查看GPU内存的方法
PyTorch提供了一种简单的方法来查看GPU的内存使用情况，通过`torch.cuda.memo
原创
2024-04-10 05:19:56
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本文用于记录如何进行 PyTorch 所提供的预训练模型应如何加载，所训练模型的参数应如何保存与读取，如何冻结模型部分参数以方便进行 fine-tuning 以及如何利用多 GPU 训练模型。1. PyTorch 预训练模型Pytorch 提供了许多 Pre-Trained Model on ImageNet，仅需调用 torchvision.models 即可，具体细节可查看官方文档。往往我们需
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2023-08-29 16:13:02
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存储YOLOv5的预训练模型 / torch.hub详解下载源：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases构成：yolov5-6.1.zip，将文件解压在此文件夹下后缀 .pt 文件
yolov5的与训练模型，目前本地可调用模型： [ ‘yolov5l.pt’, ‘yolov5l6.pt’, ‘yolov5m.pt’, ‘yolov5m6.p
***内存泄漏:***你使用malloc或new向 内存申请了一块内存空间,但没有用free以及delete对该块内存进行释放,造成程序失去了对该块内存的控制.内存溢出:你申请了10个字节的内存,但写入了大于10个字节的数据内存泄漏 指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存的情况。内存泄漏并非指内存在物理上的消失，而是应用程序分配某段内存后，由于设计错误，失去了对该段内存的控制，因而造成
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2023-08-02 00:22:42
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文章目录1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用1.2.查看GPU数量1.3.返回GPU名字1.4.返回当前设备索引2.指定GPU2.1.使用 CUDA_VISIBLE_DEVICES2.1.1.在终端中指定2.1.2.代码中指定2.2.使用函数 set_device 1.查看GPU1.1.查看当前GPU是否可用#cuda是否可用
torch.cuda.is_available() # 返
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2023-07-02 22:46:12
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Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度
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2022-02-07 16:25:02
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# 解决PyTorch GPU内存不足问题
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到PyTorch在使用GPU时内存不足的情况。这种情况可能会导致程序无法正常运行，因此我们需要采取一些措施来解决这个问题。在本文中，我将向你介绍如何解决PyTorch GPU内存不足的问题，帮助你更好地应对这种情况。
## 解决步骤
首先，让我们来看一下解决PyTorch GPU内存不足问题的整个
原创
2024-04-29 06:06:43
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GPU计算到目前为止，我们一直在使用CPU计算。对复杂的神经网络和大规模的数据来说，使用CPU来计算可能不够高效。在本节中，我们将介绍如何使用单块NVIDIA GPU来计算。所以需要确保已经安装好了PyTorch GPU版本。准备工作都完成后，下面就可以通过nvidia-smi命令来查看显卡信息了。!nvidia-smi # 对Linux/macOS用户有效输出：Sun Mar 17
# Python PyTorch 检查GPU内存
## 简介
PyTorch是一个开源的Python机器学习库，它提供了丰富的工具和功能来开发和训练深度神经网络。在PyTorch中，我们通常可以使用GPU来加速训练过程。然而，在使用GPU时，我们经常需要检查GPU内存的使用情况，以便合理地管理内存资源。本文将介绍如何使用PyTorch来检查GPU内存，并给出相应的代码示例。
## 检查GPU
原创
2023-12-06 18:27:49
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# PyTorch计算GPU使用内存
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，合理管理GPU内存是非常重要的。本文将介绍如何计算GPU使用的内存，并给出代码示例。
## GPU内存的概念
GPU内存是指显卡上的存储器，用于存储神经网络模型参数、中间计算结果等数据。在深度学习模型训练中，GPU内存的使用情况直接影响着模型训练的速度和稳定性。
PyTorch提供了一些工具来帮助我们监控和管
原创
2024-04-07 03:49:46
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# PyTorch GPU内存不断增加的原因及解决方案
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练与推理时，GPU内存管理是一个关键问题。许多人在使用PyTorch时都会遇到GPU内存不断增加的现象，这不仅会导致训练速度减慢，还可能导致内存溢出，从而使程序崩溃。本文将探讨这一现象的原因，并通过代码示例和解决方案提供帮助。
## 一、GPU内存为何会不断增加
GPU内存的不断增加通常是由以下
