写完发现名字有点拗口。。- -# 大家在做deep learning的时候，应该都遇到过显存不够用，然后不得不去痛苦的减去batchszie，或者砍自己的网络结构呢？ 最后跑出来的效果不尽如人意，总觉得自己被全世界针对了。。遇到这种情况怎么办？ 请使用MXnet的天奇大法带你省显存！ 鲁迅曾经说过：你不去试试，怎么会知道自己的idea真的是这么糟糕呢？ 首先是传送门附上 mxnet-mem
转载
2023-10-28 18:23:56
55阅读
# 如何在PyTorch中节省显存
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，显存的消耗往往是一个需要考虑的重要因素。特别是在使用大型模型或处理高分辨率数据时，合理管理显存不仅可以提升训练效率，还能避免因显存不足导致的错误。本文将为刚入行的小白详细讲解如何有效节省PyTorch的显存。
## 整体流程
以下是实现显存节省的整体步骤：
| 步骤 | 说明
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
https://www.zhihu.com/
转载
2023-10-13 15:48:00
65阅读
导读In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存，但是训练的时候一定要小心使用。如今的高级深度神经网络拥有数百万个可训练参数，训练它们通常会导致GPU内存耗尽。有几种简单的方法可以减少模型占用的GPU内存，例如：考虑改变模型的架构或使用具有较少可训练参数的模型类型(例如，选择DenseNet-121而不是DenseNet-169)。这种方法会影响模型的性能度量。减少batch大小或手动设置数
转载
2024-01-17 08:47:19
164阅读
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
转载
2023-12-12 21:16:46
129阅读
pytorch节省显存Our final move into the new house is this weekend. We did a three phase, three week move. First week - anything small not nailed down. Second week, medium-sized stuff...basically every
转载
2024-01-15 00:42:45
106阅读
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https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/573633662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
转载
2020-11-20 16:05:41
1455阅读
怎么解决GPU显存超出 (out of memory) 的问题？
转载
2021-07-27 17:39:01
252阅读
编辑：忆臻
本文仅作为学术交流分享，如果侵权，会删文处理
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
转载
2021-07-20 17:12:53
714阅读
正文：
问题：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，有没有什么优化方法？
链接：
知乎高质量回答
一、作者：郑哲东
在不修改网络结构的情况下, 有如下操作：
1. 同意 @Jiaming， 尽可能使用inplace操作， 比如relu 可以使用 inplace=True 。一
转载
2021-07-16 18:28:29
271阅读
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
转载
2023-08-10 11:28:24
513阅读
显存 1、显存的种类： 显存的种类有EDORAM、MDRAM、SDRAM、SGRAM、VRAM、WRAM、DDR等许多种。EDO显存曾用在Voodoo、Voodoo 2等显卡上，但目前已消声匿迹。SGRAM显存支持块写和掩码，可以看作是SDRAM的加强版，曾流行一时，但由于价格较SDRAM稍高，现在也已甚少采用。目前显卡上被广泛使用的显存就是SDRAM和DDR SDRAM了
转载
2024-05-22 15:54:28
75阅读
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
转载
2023-08-28 22:05:28
131阅读
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
转载
2023-09-15 22:23:39
341阅读
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
转载
2023-07-12 14:09:53
156阅读
我从研一开始学习NLP自然语言处理，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。经过两年的研究，现在回过头来看，能从大家的答案中找出不足的地方。但是两年过去了，也没有一篇很好的文章来总结PyTorch的显存机制的方方面面，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: Window 11p
转载
2023-08-22 22:07:15
597阅读
文章目录前言一、大幅减少显存占用方法1. 模型2. 数据二、小幅减少显存占用方法1. 使用inplace2. 加载、存储等能用CPU就绝不用GPU3. 低精度计算4. torch.no_grad5. 及时清理不用的变量6. 分段计算总结 前言如今的深度学习发展的如火如荼，相信各行各业的大家都或多或少接触过深度学习的知识。相信很多人在跑模型时都见过以下语句：RuntimeError: CUDA o
转载
2023-09-20 19:37:20
190阅读
引导1. 显存都用在哪儿了？2. 技巧 1：使用就地操作3. 技巧 2：避免中间变量4. 技巧 3：优化网络模型5. 技巧 4：减小 BATCH_SIZE6. 技巧 5：拆分 BATCH7. 技巧 6：降低 PATCH_SIZE8. 技巧 7：优化损失求和9. 技巧 8：调整训练精度10. 技巧 9：分割训练过程11. 技巧10：清理内存垃圾12. 技巧11：使用梯度累积13. 技巧12：清除不
转载
2023-08-04 15:34:48
1073阅读
这个问题，我先后遇到过两次，每次都异常艰辛的解决了。在网上，关于这个问题，你可以找到各种看似不同的解决方案，但是都没能解决我的问题。所以只能自己摸索，在摸索的过程中，有了一个排查问题点的思路。下面举个例子说一下我的思路。大体思路其实思路很简单，就是在代码的运行阶段输出显存占用量，观察在哪一块存在显存剧烈增加或者显存异常变化的情况。但是在这个过程中要分级确认问题点，也即如果存在三个文件main.py
转载
2023-08-11 18:32:10
332阅读
本文是整理了大神的两篇博客：如何计算模型以及中间变量的显存占用大小：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory如何在Pytorch中精细化利用显存：https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch还有知乎中大神的解答：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3
转载
2023-08-03 08:58:13
183阅读
