PyTorch 监控模型占用显存

在深度学习中，显存（GPU memory）是非常宝贵的资源。了解如何监控模型在显存中的占用情况对于优化模型的性能和解决显存不足问题非常重要。PyTorch提供了一些工具和技巧来监控模型在显存中的使用情况，本文将介绍如何使用这些工具和技巧来监控模型在显存中的占用情况。

1. torch.cuda.memory_allocated()

torch.cuda.memory_allocated()函数可以返回当前已经分配的显存大小（单位为字节）。通过定期调用该函数可以监控模型在显存中的占用情况。

import torch

# 创建一个Tensor并将其放到GPU上
x = torch.randn(100, 100).cuda()
print(torch.cuda.memory_allocated())

2. torch.cuda.memory_cached()

torch.cuda.memory_cached()函数可以返回当前已经缓存的显存大小（单位为字节）。显存缓存是为了加速内存分配而保留的显存块。较大的显存缓存可能会导致显存不足。

import torch

# 创建一个Tensor并将其放到GPU上
x = torch.randn(100, 100).cuda()
print(torch.cuda.memory_cached())

3. torch.cuda.empty_cache()

torch.cuda.empty_cache()函数可以清除显存缓存，释放未使用的显存。在训练过程中，显存会被动态分配，但有时由于某些原因导致显存没有释放，可以使用该函数手动释放显存。

import torch

# 创建一个Tensor并将其放到GPU上
x = torch.randn(100, 100).cuda()

# 清空显存缓存
torch.cuda.empty_cache()

4. torch.cuda.max_memory_allocated() 和 torch.cuda.max_memory_cached()

torch.cuda.max_memory_allocated()函数返回在训练过程中显存的最大占用，torch.cuda.max_memory_cached()函数返回显存缓存的最大占用。这两个函数可以用于记录显存的峰值占用情况，从而帮助我们了解模型的显存需求。

import torch

# 创建一个Tensor并将其放到GPU上
x = torch.randn(100, 100).cuda()

# 打印显存的峰值占用
print(torch.cuda.max_memory_allocated())
print(torch.cuda.max_memory_cached())

5. tensor.cuda()

在PyTorch中，可以使用tensor.cuda()方法将一个Tensor放到GPU上进行计算，通过查看模型中的Tensor是否被正确地放到GPU上，可以判断模型是否正确使用了GPU资源。

import torch

# 创建一个Tensor并将其放到GPU上
x = torch.randn(100, 100).cuda()

# 检查Tensor是否在GPU上
print(x.device)

结论

本文介绍了使用PyTorch监控模型占用显存的几种方法和技巧。通过使用torch.cuda.memory_allocated()、torch.cuda.memory_cached()、torch.cuda.empty_cache()、torch.cuda.max_memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_cached()这些函数，我们可以实时监控模型在显存中的占用情况，并根据需要进行显存优化或释放。

希望本文能够帮助读者更好地理解和使用PyTorch中的显存监控工具，从而优化模型性能、解决显存不足的问题。

参考文献

  • [PyTorch官方文档](
  • [PyTorch中文文档](