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清空显存
在使用PyTorch进行深度学习模型训练或推断时，显存是一个非常重要的资源。显存是GPU中用于存储数据和计算中间结果的关键部分，而PyTorch使用动态图机制，会在计算过程中持续占用显存。当显存不够时，会导致程序崩溃或性能下降。因此，及时释放显存是一个很重要的操作，本文将介绍如何清空PyTorch中的显存。
## 为什么需要清空显存
在深度学习模型训练或推断过程中
原创
2023-08-01 02:40:44
2600阅读
RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1587428266983/work/aten/src/THC/THCCachingHostAllocator.cpp:278如上，我们在跑程序时经常会遇到这种情况，除了常规的因为模型参数量或计算量过大导致的问题，还有一种经常的情
转载
2023-06-02 14:29:42
574阅读
# PyTorch 结束时清空显存
## 简介
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，经常会遇到显存溢出的问题。这是因为 PyTorch 默认情况下在每一次迭代结束后并不会自动清空显存，导致显存占用越来越多，最终无法继续训练模型。为了解决这个问题，我们可以手动清空显存，以释放占用的资源并继续进行训练。
## 清空显存的流程
以下是清空显存的基本流程，可以用表格展示步骤：
| 步
原创
2023-07-28 07:31:15
620阅读
# 清空显存的方法之一：使用torch.cuda.empty_cache()
## 背景介绍
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，经常会遇到显存不足的问题。尤其是当我们在一个session中多次加载模型或者进行大规模的批量推理时，显存占用可能会不断累积，导致显存耗尽。为了解决这个问题，我们可以使用`torch.cuda.empty_cache()`方法来释放被PyTorch占用的显存空间
原创
2023-11-29 08:51:20
684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
# Python 清空显存
> 本文将介绍在Python中清空显存的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 背景知识
在使用Python进行大数据处理或者机器学习模型训练时，经常会遇到显存不足的问题。这是因为随着数据集和模型的增大，显存的使用也随之增加。当显存不足时，程序可能会崩溃或变得极其缓慢。
为了解决这个问题，我们可以使用一些方法来清空显存，释放已经使用的资源。下面将介绍几种常用的
原创
2023-09-21 03:12:04
943阅读
# 清空显存 python
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(导入所需模块)
B --> C(清空显存)
C --> D(结束)
```
## 整体流程
清空显存是指释放已经分配的内存空间，以便在程序执行期间重新使用。在Python中，我们可以通过以下步骤来实现清空显存：
1. 导入所需模块
2. 清空显存
3.
原创
2024-01-04 07:42:59
122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
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
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
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
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
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
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
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
©作者 | 郑怜悯、陈键飞随着超大规模深度学习模型逐渐成为 AI 的趋势，如何在有限的 GPU 内存下训练这些模型成为了一个难题。本文将介绍来自加州伯克利大学的 ActNN，一个基于 PyTorch 的激活压缩训练框架。在同样的内存限制下，ActNN 通过使用 2 bit 激活压缩，可以将 batch size 扩大 6-14 倍，将模型尺寸或者输入图片扩大 6-10 倍。Ac
转载
2023-09-21 23:31:11
196阅读
torch有时候跑着跑着显存吃满了，就会报错：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.47 GiB already allocated; 186.44 MiB free; 4.47 GiB reserved in total by PyTorc
转载
2024-06-20 14:14:39
227阅读
Ubuntu没有盘符这个概念，只有一个根目录/，所有的这些文件都在这个下面。Ubuntu终端命令： pwd:查看当前所在文件夹。 clear:清空屏幕。 rm：删除文件。 rm -r:删除文件夹。 command --help:显示command命令的帮助信息。 man command:查询command命令的使用手册。 空格键：显示手册的下一屏。 Enter键：一次滚动手册页的一行。 b：回滚一
