UserWarning:RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory.

最新推荐文章于 2020-12-20 11:23:12 发布
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分类专栏： 那些年我们遇到的Bug 文章标签： pytorch UserWarning RNN
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TommyXu8023/article/details/111184888
版权
当使用多GPU训练PyTorch模型时，可能会遇到RNN模块权重不连续的警告，这会导致内存使用增加。为了解决这个问题，可以在`forward()`函数内部添加代码来紧凑参数。通过调用`flatten_parameters()`方法，可以确保权重紧凑并减少额外的内存开销。此方法能有效改善模型训练过程中的内存管理和效率。

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

问题

使用多GPU训练模型时会报出如下警告占满屏幕，导致无法查看模型训练状态：
UserWarning:：RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory. This means they need to be compacted at every call, possibly greatly increasing memory usage. To compact weights again call flatten_parameters().

在这里插入图片描述

解决方案

在def forward():下添加下面三行代码即可：

        if not hasattr(self, '_flattened'):
            self.gru
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