Tensor2Tensor GPU Memory Error During Training

最新推荐文章于 2024-08-08 08:22:14 发布
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分类专栏： 代码调试日志
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lyrassongs/article/details/83006077
在使用Tensor2Tensor训练基于Transformer的模型时，遇到GPU内存错误。初始运行顺利，但因实验室其他人占用部分GPU资源导致问题。尝试通过修改GPUOptions的allow_growth参数来限制GPU使用量，但未成功。进一步尝试通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES和--worker_gpu选择特定GPU运行，仍无法避免全GPU使用。最终通过直接修改train_util.py文件，根据指南调整GPUOptions以解决问题。尽管环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES对TensorFlow无效，但在PyTorch中有效。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

When I was training Transformer based on 12M+ source sentences and equal number of target sentences (batch size equals 4096, platform is 4 × T I T A N X p 4\times{TITAN Xp} 4×TITAN

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tensor2tensor 调整用几个GPU数量
Love-Coding
03-21 631
在flags.py里的worker_gpu参数
Out of memory error on GPU 0. Cannot allocate 28.125000MB memory on GPU 0, 11.598755GB memory has be
**My Coding Family**
12-25 846
🏆本文收录于专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由🚀；同时，欢迎大家！持续更新中，up！up！up！！
配置tensor2tensor在GPU上面运行
GodsLeft的专栏
09-19 893
1. tensor2tensor运行在GPU上面的简单总结 首先测试tensorflow的简单程序能否运行在GPU上面，执行下面的代码 import tensorflow as tf with tf.device('/device:GPU:0'): a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='...
Memory Error问题
qq_36489878的博客
12-25 1946
前段时间用LDA做主题模型的时候，老是报错Memory Error,原来是内存不足，后来将整个模型放到服务器（64G）上训练，发现还是报同样的错误，后来在服务器上检测，发现并没有占满，网上找了许多教程，看着别人的教程做了好久还是不行，看着别人的方法 主要是我建了一个矩阵太大了，20万*45万的矩阵。 self.z = np.array(np.zeros([self.D, self.V]), ...
Tensor2Tensor手把手使用教程
qq_30650047的博客
11-11 7358
1. 模型介绍 Tensor2Tensor是谷歌基于TensorFlow开发的一个非常好用的深度学习库，该深度学习库包含了很多方面的功能，适用于很多模型，包括图片分类、图片生成、问答系统、情感分析、语言模型等。官方的介绍请看这里。本文将以一个具体例子去用通俗的语言详细地介绍如何去使用这个模型，因为自己在最开始看官方文档也是一知半解，很多地方都没有搞清楚，也是自己一步一步摸索才入的门，本文参考了这个...
深度学习的训练和调参
abc1676167的专栏
03-21 461
感慨一下，人工智能这个名字挺有意思，这段时间也不知咋回事，朋友圈里都是学人工智能的，什么python，tf.......还有很多大神在互联网上开讲，也是赚了一笔，如今看来，真是百花齐放，一派繁荣的景象啊，有好有坏，大多数也只是人工的智能，就好像今天要讲的训练和调参，千万不要以为随随便便就可以得到一个好的结果，如果你没有丰富的经验、大量的实验，等于空谈。当然你完全可以借鉴别人的经验，甚至是...
你这个代码有问题嘛？为什么我训练出现报错：Error during training: 'list' object has no attribute 'device'
最新发布
05-14
嗯，用户现在遇到了一个错误，'list' object has no attribute 'device'，在训练v8DetectionLoss模块时出现。... print(torch.cuda.memory_allocated()/1e9, "GB used") # 根据引用[2]定位内存泄漏 ``` ---
caffe2源码分析之core之存储篇----tensor
浪子荆的博客
06-17 1394
core模块的数据存储与表示主要分为以下几个模块，后面逐一分析。 storage tensor blob qtensor 这篇介绍tensor： file_location : pytorch/c10/core/TensorImpl.h &TensorImpl.cpp ...
python out of memory_显存充足，但报错 out of memory
weixin_31310737的博客
02-19 4740
用cascade_rcnn_cbr200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms.yml训练自己的数据集显存充足，但报错 out of memory，请问该怎么解决这个问题？`python3 -u tools/train.py -c configs/dcn/cascade_rcnn_cbr200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms.yml -o pret...
Tensor2Tensor（三）
wxw060709的专栏
01-08 530
下面列出了要深度掌握Tensor2Tensor系统时，可能因为其实现特点，会遇到的一些问题： ​ 1. 系统支持多任务，任务混杂，导致代码结构比较复杂。在实现的时候，要考虑到整体的结构，所以会存在各种封装、继承、多态的实现。可能你只想用其中的一个功能，理解该功能对应的代码，但是却需要排除掉大量的不相关的代码。 ​ 2. 系统基于Tensorflow封装较高的API。使用了Tensorflow中...
Tensor2Tensor: 开源深度学习模型和数据集库入门指南
gitblog_00100的博客
08-08 1174
Tensor2Tensor: 开源深度学习模型和数据集库入门指南 项目介绍 Tensor2Tensor 是由Google Brain团队开发并维护的一款深度学习框架。它的设计旨在降低深度学习研究的门槛，加速机器学习领域的创新进程。T2T 提供了丰富的深度学习模型以及多样化的数据集，不仅包含了时下流行的神经网络架构，还涵盖了大量的文本、音频及图像数据资源。 这一开源库通过其简洁且灵活的接口，简化了深...
TensorRT
qq_44089890的博客
04-09 8029
对于任何用到shape、size返回值的参数时，例如：tensor.view(tensor.size(0), -1)这类操作，避免直接使用tensor.size的返回值，而是加上int转换，tensor.view(int(tensor.size(0)), -1)，断开跟踪。按照说的这么修改，基本总能成。下载onnx，保留其proto协议文件，生成pb.h、pb.cpp，只使用这几个即可，不需要onnx全部,Protocol Buffers，为了解决任何语言之间的数据序列化反序列化工作。
GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构
Baihai_IDP的博客
12-04 1251
今天，我们为大家带来的这篇文章，作者的核心观点是：Tensor Core、内存带宽和内存层次结构是影响 GPU 深度学习性能的几个最关键因素。 作者详细解析了矩阵乘法运算在深度学习中的重要性，以及 Tensor Core 如何通过特有的矩阵乘法计算单元极大地提升计算性能。同时，作者还分析了内存带宽对性能的制约作用，
解决memoryerror
qq_42133342的博客
03-23 1955
解决pycharm中memoryerror错误
Tensor是如何让你的内存/显存泄漏的
whaosoft143ai的博客
07-13 1380
某codebase出现了奇怪的泄漏现象，奇怪的点有以下几个方面：（1）不同的模型，内存/显存泄漏的现象不一样。比如A模型和B模型泄露的速度是不一样的（2）训练同一个模型的时候，如果在dataset中增加了数据量，相比不加数据，会在更早的epoch就把内存泄漏完。是不是听起来现象非常离谱，本着”code never lies“的世界观，我开始探求这个现象的真正原因。要想解决一个大的问题，首先就要降低问题的复杂度。最小复现代码是我们找问题的基础，而这个写最小复现代码的过程其实也是遵循了一定套路的，此处一并分享给
TensorFlow教程 2 TensorFlow基础构架
和而不流
07-14 1249
2 TensorFlow基础构架TensorFlow基础构架 1 处理结构 2 例子2 3 Session 会话控制 4 Variable 变量 5 Placeholder 传入值 6 激励函数 Activation Function 2.1 处理结构Tensorflow的运算步骤是： 首先要定义神经网络的结构。 然后再把数据放入结构当中去运算和 training. 如图： 其中：Gradient
Tensor2Tensor 踩坑记录
Davidddl的博客
08-15 5196
  Tensor2Tensor（Transformer）使用方法 安装环境 安装CUDA 9.0 （一定是9.0，不能是9.2） 安装TensorFlow （现在是1.8） 安装Tensor2Tensor 开始使用 数据预处理：这一步骤是根据自己任务自己编写一些预处理的代码，比如字符串格式化，生成特征向量等操作。 编写自定义problem： 编写自定义的problem代码，一定需要...
发布Tensor2Tensor，加快深度学习研究
谷歌开发者
06-30 1101
T2T 是一个用于在 TensorFlow 中训练深度学习模型的开源系统。
谷歌最新开源Tensor2Tensor
Nicholas_Liu2017的博客
06-29 1414
最新谷歌开源了另一个功能强大的深度学习开源框架，这个开源的框架与Tensorflow结合起来可以完成更加丰富的功能。 T2T is a modular and extensible library and binaries for supervised learning with TensorFlow and with support for sequence tasks. It i
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