如何在Pytorch中精细化利用显存

最新推荐文章于 2024-08-12 22:46:49 发布
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本文深入探讨了深度学习模型在GPU上的显存占用计算方法，提供了Pytorch框架下优化显存使用的技巧，包括减少显存消耗的具体策略，避免训练过程中出现outofmemory错误的有效途径。

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pytorch 优化GPU显存占用，避免out of memory
jacke121的专栏
08-01 8045
pytorch 减小显存消耗，优化显存使用，避免out of memory 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-p...
PyTorch GPU显存管理与大规模张量操作
大白菜代码的博客
03-03 866
在深度学习领域，GPU显存管理是一个至关重要的话题。本文将通过实际代码示例，深入探讨PyTorch中的GPU显存管理以及如何创建和操作大规模张量。首先，我们需要建立一个可靠的显存监控系统。以下是一个用于获取GPU显存信息的函数： 这个函数提供了三个关键指标：在创建大规模张量时，合理的显存预算至关重要。我们需要： 3. 大规模张量创建 在确定了安全边界后，我们可以创建接近显存极限的张量： 4. 显存管理最佳实践 4.1 显存清理 在处理大规模张量后，及时清理显存非常重要： 4.2 异常处理 在进行大规模张量操
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch 在验证时出现CUDA error: out of memory
Nick Blog
01-22 1万+
虽然使用net.eval()调到了验证阶段，但是还是要使用 with torch.no_grad(): outputs = Net_(inputs) 来取消验证阶段的loss。 个人猜测出现此原因是由于梯度在验证阶段不回传，造成梯度的累计。 我做实验发现，在验证阶段，batch0不会报错，batch1就报错。...
Pytorch释放显存占用方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇Pytorch释放显存占用方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch节省显存小技巧
向阳争渡
03-01 4443
使用pytorch进行文本多分类问题时遇到了显存out of memory的情况，实验了多种方法，主要比较有效的有两种： 1、尽可能使用inplace操作，比如relu可以使用inplace=True 进一步将BN归一化和激活层Relu打包成inplace，在BP的时候再重新计算。做一步使用pytorch1.0的checkpoint特性 代码与论文参考 mapillary/inplace_abn ...
Pytorch显存分配机制与显存占用分析方法
夕小瑶科技说
08-12 4412
文 | Connolly@知乎（已授权）源 |极市平台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: ...
释放pytorch占用的gpu显存_再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)...
weixin_36080429的博客
12-30 2484
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...
Pytorch显存管理机制与显存占用分析方法
whaosoft143ai的博客
08-12 1677
我猜这样设计的目的是为了减少显存碎片，同时降低显存管理的复杂度。从理论上说，该 Segment 在分配后仍有 1MB 的空间等待继续分配，但如果显存管理机制将这 1MB 空间继续分配给其他 ≤1MB 的 tensor，那么在后续某个时刻当这 11MB 的 tensor 被删除，显存管理机制想要回收该 Segment 时，会由于该 Segment 被某些极小（相对 Segment 而言）tensor 部分占据而无法释放（显存释放见 2.2）。二次分配：将显存的申请与使用进行分离，即显存申请后会进行二次分配。
[Pytorch]深度模型的显存计算以及优化
急流勇进
01-13 1639
[Pytorch]深度模型的显存计算以及优化 原文链接：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/...
【PyTorch中的多GPU训练技巧】：充分利用计算资源的黄金法则
文章首先概述了多GPU训练的基本概念、模式以及在PyTorch中的配置方法，然后深入讨论了在单节点和多节点环境下实现多GPU训练的关键技术和性能监控。接着，文章分析了在多GPU环境下提高运行效率的内存管理和计算并行...
Pytorch显存机制与显存占用(一) —— 理论分析(memory)(训练过程中占用显存最大部分的是activation)(pytorch缓存区/缓存分配器)
hxxjxw的博客
11-06 3万+
PyTorch在进行深度学习训练的时候，有4大部分的显存开销，分别是 ①模型参数(parameters) ②模型参数的梯度(gradients) ③优化器状态(optimizer states) ④中间激活值(intermediate activations) 或者叫中间结果(intermediate results)。 分别在深度学习的4个步骤中产生 1. 模型定义：定义了模型的网络结构，产生模型参数； while(你想训练): .........
一文读懂 PyTorch 显存管理机制
zandaoguang的博客
04-08 4335
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨米阿罗@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/486360176编辑丨极市平台首发于踢翻炼丹炉：https://www.zhihu.com/column/c_1320691511223136256二次转载须经作者授权导读本文细致的对PyTorch 显存管理机...
深度剖析：针对深度学习的GPU共享
idol24的博客
12-03 3113
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！文章 极市平台作者丨阎姝含@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
pytorch 减小显存消耗，优化显存使用，避免out of memory
热门推荐
小小码农的博客
06-14 11万+
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...
pytorch计算模型的显存占用率和节省内存技巧
hajungong007的博客
01-19 1万+
计算模型的显存占用率 如何计算模型以及中间变量的显存占用大小可以参考此文。 如何在Pytorch中精细化利用显存，牺牲计算速度减少显存用量，将计算过程分为两半，先计算一半模型的结果，保存中间结果再计算后面一半的模型。 再次浅谈Pytorch中的显存利用问题(附完善显存跟踪代码)，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...
pytorch gpu 显存 内存 管理 调试 监控 日志
DarrenXf的专栏
06-02 7127
pytorch gpu 显存调试 如何运行 gpu_memory_log import torch from gpu_memory_log import gpu_memory_log dtype = torch.float N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10 device = torch.device("cuda") x = torch.randn(N,...
pytorch模型大小和模型参数显存占用
m0_37192554的博客
07-23 7879
模型显存占用监测函数 https://www.ptorch.com/news/181.html
tensorflwow pytorch 控制gpu使用量指令
fkyyly的专栏
04-05 1091
gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) TensorFlow设置GPU占用量： https://www.cnblogs.com/jiu0821/p/9501665.html 1 pytorch设置GPU占用量的指令是哪个？（未解决，） 是这个p['momentum'] =0.9么？不是，这个是动量帮助训...
pytorch并行化计算循环
最新发布
03-27
### PyTorch中的循环并行化计算 在PyTorch中，虽然主要关注的是模型和数据的并行化处理，但在某些情况下也需要对普通的Python循环进行加速。这可以通过多种方法来实现，比如利用`torch.jit.script`编译优化、多线程或多进程技术以及CUDA流控制。 #### 方法一：使用 `torch.nn.DataParallel` 尽管`DataParallel`主要用于数据并行训练模型[^1]，但它也可以扩展到其他场景下执行批量操作的任务。对于一些可以拆分的数据集上的重复运算，可将其视为一种特殊的“模型”，从而应用类似的逻辑： ```python import torch from torch import nn class LoopModule(nn.Module): def __init__(self, func): super().__init__() self.func = func def forward(self, inputs): results = [] for input_data in inputs: result = self.func(input_data) results.append(result) return torch.stack(results) def custom_func(x): return x * x # 假设这是一个自定义函数 model = LoopModule(custom_func).cuda() parallel_model = nn.DataParallel(model) data = [torch.randn(2, 3).cuda() for _ in range(10)] output = parallel_model(data) print(output.shape) # 输出形状应为 (batch_size, ...) ``` 这种方法适用于能够被分解成独立子任务的情况，并且这些子任务可以在不同设备上运行而互不干扰[^3]。 #### 方法二：借助 CUDA 流（Streams） 如果目标仅限于单机内的 GPU 加速，则可以直接管理 CUDA Streams 来手动调度资源分配给各个迭代步骤。这样做的好处是可以更精细地掌控内存占用情况与性能瓶颈所在位置。 ```python num_streams = 4 streams = [torch.cuda.Stream() for _ in range(num_streams)] for i, stream in enumerate(streams): with torch.cuda.stream(stream): data_chunk = ... # 获取当前批次的数据片段 output[i] = some_operation(data_chunk) # 同步所有流以确保完成全部工作 main_stream = torch.cuda.current_stream() for s in streams: main_stream.wait_stream(s) ``` 上述代码展示了如何创建多个 CUDA Stream 对象并将它们绑定至特定的操作序列之中[^2]。需要注意的是，在实际部署前应当测试是否存在潜在的竞争条件或者死锁现象。 #### 方法三：采用 Python 多核特性 当面对 CPU 密集型任务而非显卡受限情形时，考虑引入标准库 multiprocessing 或 concurrent.futures 模块会更加合适。例如下面这个例子演示了怎样通过 Pool 类异步提交大量相似请求： ```python from multiprocessing.pool import ThreadPool as Pool pool = Pool(processes=8) # 创建拥有八个工作者线程的池对象 results = pool.map(lambda x: heavy_computation(x), large_dataset[:]) pool.close() pool.join() final_result = aggregate_results(results) ``` 这里假设 `heavy_computation()` 是一个耗时较长却易于划分的小单元程序；最终再调用某个聚集函数得到全局解即可。 ---
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