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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# 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
# 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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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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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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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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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
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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
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2023-08-22 22:07:15
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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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整理：机器学习算法与自然语言处理目录：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one hot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模型相关操作Pytorch内置one hot函数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
# 如何解决"PyTorch 无法释放显存"的问题
## 问题描述
在使用PyTorch进行深度学习训练时，有时候会出现显存无法正确释放的情况，导致内存占用过高，影响系统性能。这种情况通常是由于代码中没有正确释放显存所导致的，需要我们手动进行显存释放。
## 解决流程
为了帮助你解决这个问题，我将分为以下几个步骤来教你如何正确释放PyTorch的显存：
```mermaid
gantt
原创
2024-04-14 06:22:01
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# 实现PyTorch按实际占用分配显存
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现PyTorch按实际占用分配显存。首先，让我们来看一下整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入PyTorch和其他必要的库 |
| 2 | 设置GPU |
| 3 | 创建模型 |
| 4 | 查看模型占用显存情况 |
| 5 | 按需分配显存 |
| 6 | 运行
原创
2024-05-26 06:28:02
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9.1GPU: ...
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2023-05-03 07:59:21
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对于显存不充足的炼丹研究者来说，弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 实验实验代码如下： import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],req
原创
2022-01-14 16:33:59
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# PyTorch的显存分配流程详解
在使用PyTorch进行深度学习时，显存的管理是一个重要的环节，尤其是在训练大型模型时。显存的分配通常是在模型创建和输入数据加载时开始的。本篇文章将带你了解PyTorch中显存分配的具体流程，并提供示例代码来帮助你熟悉这个过程。
## 显存分配流程概述
首先，我们来看一看PyTorch中显存分配的简单流程。以下是一个基本的流程步骤表格：
| 步骤 |
原创
2024-08-19 03:28:21
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# 修改PyTorch默认分配的显存大小
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会涉及到大量的张量运算和模型训练，这会消耗大量的显存资源。PyTorch默认会尝试将所有可用的显存分配给模型，但有时候我们可能希望手动控制显存的分配，以便更好地管理资源和避免显存溢出的情况。本文将介绍如何修改PyTorch默认分配的显存大小，并提供相关的代码示例。
## 修改显存分配方法
PyTorch使用
原创
2024-05-05 05:02:55
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下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式。 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验，首先只导入pytorch，代码如下： import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况。情况分别如下： 在显存中创建1GB的张量，赋值给a，代码如下： a = torch.ze
原创
2022-01-14 16:33:59
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参考： https://blog.csdn.net/qq_37189298/article/details/110945128 代码： import torch from torch im
原创
2022-05-19 19:57:31
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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
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2023-08-10 11:28:24
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前言：看了很多关于多GPU分配与使用的文章，发现很多文章都是只介绍了一些最浅显的东西，没有深入解释清楚，本文所使用的服务器上面含有4块 GTX2080Ti 的GPU。声明：深度学习框架所使用的GPU不是以GPU本身的个数和编号而言的，而是以我们本身给框架能够看见的GPU数量而言的，什么意思呢？一、关于GPU的可见性与框架使用的GPU的映射关系——device mapping（1）当不设定任何限制的
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2023-11-04 22:17:33
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