解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

脚本专栏 2024/11/21 佚名

2 0 1

金狮镖局 Design By www.egabc.com

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 loop"。在默认情况下，开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的，所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息。

下面举个栗子：

上代码：

total_loss=0
for i in range(10000):
  optimizer.zero_grad()
  output=model(input)
  loss=criterion(output)
  loss.backward()
  optimizer.step()
  total_loss+=loss
  #这里total_loss是跨越循环的变量，起着累加的作用，
  #loss变量是带有梯度的tensor，会保持历史梯度信息，在循环过程中会不断积累梯度信息到tota_loss，占用内存

以上例子的修正方法是在循环中的最后一句修改为：total_loss+=float(loss)，利用类型变换解除梯度信息，这样，多次累加不会累加梯度信息。

局部变量逗留导致内存泄露

局部变量通常在变量作用域之外会被Python自动销毁，在作用域之内，不需要的临时变量可以使用del x来销毁。

在设计Linear Layers 的时候，尽量让其规模小点

对于nn.Linear(m,n)这样规模的线性函数，他的空间规模为O(mn),除此规模的空间来容纳参数意外，还需要同样规模的空间来存储梯度，由此很容易造成GPU空间溢出。

相关的进程管理bash cmd

nvidia-smi监控GPU，

watch -n 1 nvidia-smi实时监控GPU，

watch -n 1 lscpu实时监控CPU，

ps -elf进程查看，

ps -elf | grep python查看Python子进程，

kill -9 [PID]杀死进程PID。

Referance:

Pytorch documentations

以上这篇解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

pytorch,GPU,内存耗尽

标签：

pytorch,GPU,内存耗尽

金狮镖局 Design By www.egabc.com

金狮镖局 免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com

金狮镖局 Design By www.egabc.com

评论“解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题”

暂无解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题的评论...

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

更新日志

2024年11月21日

解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

pytorch,GPU,内存耗尽

python opencv实现证件照换底功能

将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

评论“解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题”

P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

更新日志

友情链接