pytorch 显存自适应减少

最新推荐文章于 2025-04-07 18:00:31 发布
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探讨PyTorch在训练过程中显存使用特性，即显存占用只会增加不会减少的问题。介绍通过设置torch.backends.cudnn.enabled和benchmark参数来动态调整显存使用的技巧，但需注意这将牺牲部分训练速度。

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pytorch在训练时，显存是只会增加不会减少的。如果要动态减少：

torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True

不过这样做的后果就是训练会很慢，快赶上CPU的速度了

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch快速入门
shangjg3的博客
08-05 1417
在forward函数中不仅可以使用Tensor支持的任何函数，还可以使用if、for、print、log等Python语法，写法和标准的Python写法一致。PyTorch的简洁设计使得它易于入门，在深入介绍PyTorch之前，本文先介绍一些PyTorch的基础知识，以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解，并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。中最重要的类，它可以看作是一个神经网络的封装，包含神经网络各层的定义以及前向传播（forward）方法，通过。如果需要共享内存，那么可以使用。
2024最新PyTorch特性解析：AI开发者的必备技能更新
最新发布
AI 原生应用开发的博客
06-06 1064
在AI模型越来越复杂（如千亿参数大模型）、部署场景越来越多元（从云端到手机/芯片）的2024年，PyTorch的更新方向直指“开发效率”与“部署灵活性”两大痛点。本文将覆盖PyTorch 2.3的核心新特性，重点解读开发者最关心的性能优化动态适配跨平台部署能力，以及如何用这些特性解决实际项目中的问题。本文将按照“故事引入→核心特性解析→实战案例→应用场景”的逻辑展开。前半部分用生活化类比解释技术概念，后半部分通过代码示例和项目实战，帮助读者直接落地新特性。动态形状（Dynamic Shapes）
解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题，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测试模型时显存不够的问题
weixin_43559672的博客
10-20 1605
在训练过程中使用了分块训练，但是在测试的时候使用了整张图片输入到网络中，然后就出现了显存不够的问题 经验告诉我不应该不够，但是使用了分块训练，我也不知道是不是真的不够 一筹莫展之时，发现没有使用torch.no_grad()，用了之后就没有出现显存不够的问题 ...
Pytorch训练遇到显存充足但显示显存不足，RuntimeError: cuDNN error:RuntimeError: cuDNN error:等问题
Game__Zero的博客
10-08 1514
Pytorch训练遇到显存充足但显示显存不足，RuntimeError: cuDNN error:RuntimeError: cuDNN error:等问题同一任务会出现不同error例如： 等问题的一个原因： 虚拟内存不足。没有给项目所在盘符分配虚拟内存。 解决方法：Windows搜索 查看高级系统设置->高级->设置->高级 分别设置C、D、E盘的虚拟内存（选择盘符->自定义大小->设置）。 网上也有说torch版本不对，降版本，但我试了，还是这个管用。为帮助您在优快云创作的文章获得更多曝光和关注，
pytorch显存不足时的解决办法
weixin_43914632的博客
10-14 8558
将float32转化为float16，是最有效的降低显存占用的方式，可以降低一半左右的显存占用。 实现方式：首先在代码的最前面加上 torch.set_default_dtype(torch.float16) 这行代码将这个程序内部所有的float变量转化为float32。 此时如果直接运行程序会出现输入为float参数为floathalf的错误报告。 然后将输入改变为floathalf即可 代码如下 inputs = inputs.type(torch.float16) ...
PyTorch 轻松节省显存的小技巧
lucifer479的博客
07-18 7117
如今的深度学习发展的如火如荼，相信各行各业的大家都或多或少接触过深度学习的知识。显存不足是很多人感到头疼的问题，毕竟能拥有大量显存的实验室还是少数，而现在的模型已经越跑越大，模型参数量和数据集也越来越大。在别人的Batchsize在32甚至64以上时，我们还在为强行塞下1个Batch而努力。以下给大家提供一些节省PyTorch显存占用的小技巧，虽然提升不大，但或许能帮你达到可以勉强运行的及格线。...
深度学习pytorch训练时候为什么GPU占比很低
xiamu_CDA的博客
10-25 1868
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架，因其灵活性和易用性而备受青睐。然而，许多用户在使用 PyTorch 进行模型训练时，经常会遇到一个令人头疼的问题：GPU 占比很低。这不仅影响了训练效率，还可能导致资源浪费。本文将深入探讨这一问题的原因，并提供解决方案。
PyTorch 笔记
sumatch的博客
04-07 1334
PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。PyTorch 最初由 Meta Platforms 的人工智能研究团队开发，现在属 于Linux 基金会的一部分。PyTorch 特性：动态计算图： PyTorch 的计算图是动态的，在执行时构建计算图，这意味着在每次计算时，图都会根据输入数据的形状自动变化。这为实验和调试提供了极大的灵活性，因为开发者可以逐行执行代码，查看中间结果。张量计算。
3.PyTorch——常用神经网络层
一蓑烟雨任平生
12-07 1524
图像相关层主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维（3D），池化方式又分为平均池化（AvgPool）、最大值池化（MaxPool）、自适应池化（AdaptiveAvgPool）等。除了这里的使用，图像的卷积操作还有各种变体，具体可以参照此处动图[^2]介绍。RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列，而后者一次只处理序列中一个时间点的数据，前者封装更完备更易于使用，后者更具灵活性。池化层：可视为一种特殊的卷积层，用来下采样。
Pytorch释放显存占用方式
12-23
如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放，此时需要加入如下代码 torch.cuda.empty_cache() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible in nvidia-smi. Note empty_cache() doesn’t increase the amount of GPU me
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式
09-18
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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显存管理
m0_48209770的博客
11-06 693
该语句指定为（从开始）后，之后的一系列操作都是在上执行，如也可以用单独指定其他设备。
Pytorch显存动态分配规律探索
https://www.cnblogs.com/qizhou/
11-16 433
　　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.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu...
pytorch 显存分配机制
2303_77224751的博客
09-21 2394
动态显存分配：PyTorch 在需要时动态分配显存，而不是一次性占用所有可用显存。缓存分配器 (Caching Allocator)：避免频繁分配和释放显存，减少内存碎片，优化性能。显存监控工具：提供了多种 API 来监控显存使用情况，并在需要时手动清空缓存。自动混合精度 (AMP)：通过降低部分计算的精度来减少显存占用。多 GPU 管理：每个 GPU 独立管理显存，支持多 GPU 下的显存分配和调度。pytorch显存管理机制优化参考。
Pytorch训练时显存分配过程探究
https://www.cnblogs.com/qizhou/
12-09 1086
　　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],requires_grad=True,device='cuda') print...
一文读懂 PyTorch 显存管理机制
数据派THU
06-15 1232
来源：数据STUDIO 本文约3600字，建议阅读9分钟为什么报错信息里提示显存够，但还是遇到了 OOM？显存的多级分配机制是怎样的？为什么要这样设计？剖析 PyTorch 显存管理机制主要是为了减少「显存碎片化」带来的影响。一个简单示例为：如上图所示，假设当前想分配 800MB 显存，虽然空闲的总显存有 1000MB，但是上方图的空闲显存由地址不连续的两个 500MB 的块组成，不够分配这 80...
pytorch 搭建LLM
03-19
另外值得注意的是，在面对超大尺寸模型的时候还需要特别关注内存分配策略等问题——通过调整 batch size 参数大小或者启用 gradient checkpointing 技术等方式可以在一定程度上缓解显存压力。 #### 测试评估性能...
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