pytorch训练过程内存泄漏

最新推荐文章于 2025-01-14 20:55:25 发布

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本文揭示了PyTorch训练过程中内存泄漏的常见问题，重点在于强调loss等自动求梯度值的正确处理，以及为何不能随意将loss作为张量参与运算。通过实例和解决策略，帮助开发者提升内存使用效率，防止训练中断。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

pytorch训练过程中的内存泄漏

训练到一半总是提示内存已满，bug new Ram

注意自动求梯度的值

特别是loss，不能以张量的形式随便参与运算
1.loss_list.append(loss)

确定要放弃本次机会？

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pytorch训练ubuntu卡死内存泄漏

Hello Word!

07-15

1858

事件：使用pytorch进行multi-task learning，训练到30-60 epoch的时候，机器卡死了。虽然是ubuntu也卡死了原因：一通没头没脑地分析之后，原因可能是内存泄漏。解决：将数据记录到log文件以提供给tensorboard可视化分析的时候，注意要在结束时关闭 SummaryWriter writer = SummaryWriter(os.path.join(ckptDir, 'logs')) for epoch in range(num_epochs): ...

【Pytorch实战教程】内存泄漏以及Pytorch中内存泄露的注意事项

若北辰

07-25

588

`内存泄漏`是指在计算机`程序运行过程中`，`动态分配`的`内存`由于某些原因`没有`被释放或回收，导致这些内存块`无法`再被使用或重新分配。

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Pytorch LSTM内存泄漏问题

ChangHengyi的博客

02-09

1999

环境：CentOS 7.9.2009，Python 3.8.12，torch 1.10.1+cu113 先来看一段代码： # 初始化一个lstm模型，和一个输入，以及手动初始化lstm初始状态h0和c0 rnn = torch.nn.LSTM(640, 512, 1, batch_first=True) xs = torch.randn([1, 80, 640]) h0, c0 = torch.zeros([1,1,512]), torch.zeros([1,1,512]) # 每次手动输入l..

Pytorch 内存泄漏

weixin_43424482的博客

12-02

927

Pytorch 内存泄漏 在训练的过程中发现，程序占用的内存以一定的速度增加，参考网上的资料发现，是由于在循环中 loss_list.append(loss)的时候没有使用loss.item()，导致每次迭代的时候loss的autograd的历史不断被保存，内存未被释放。参考链接：记一次Pytorch内存泄露的排查与处理 pytorch训练过程内存泄漏 ...

大模型训练中如何找到内存泄漏

最新发布

weixin_39326879的博客

01-14

315

2.如果我们某个Tensor在计算图中的前向计算，但是没有参与反向更新参数，可能会导致内存泄漏，因为pytorch的内存管理机制是反向传播后释放计算图中的Tensor;前者代表正在使用的内存，后者代表使用的内存峰值，如果两个iter之间的比值是个固定值，代表该句以上没有内存泄漏，如果不稳定，则代表有内存泄漏；就是从训练起始的地方打印torch.cuda.memory_allocated()/torch.cuda.max_memory_allocated()的比值，

pytorch内存泄漏

深浅卡布星的博客

08-21

1901

python

关于pytorch内存泄漏

laiwenjie1988的专栏

03-29

336

考虑到如果update中的val是loss或者loss的子项的话需要进行detach().item()，否则会内存泄漏。改成如下，改动的范围为update函数中的val的处理。

[内存泄漏][PyTorch](create_graph=True)

qq_49323609的博客

11-18

1290

[内存泄漏][PyTorch](create_graph=True)

解决Mask RCNN PyTorch训练过程中的内存泄漏

[解决Mask RCNN PyTorch训练过程中的内存泄漏](https://img-blog.csdnimg.cn/afe06348b8654fa0a99247f1e7d5cf59.png) # 1. Mask RCNN PyTorch简介与基本原理 1.1 Mask RCNN的概念及应用领域 Mask RCNN是一种流行的...

pytorch训练网络时内存不够问题

toro12306的博客

10-27

5952

最近写代码时遇到这个问题，研究了很久，最终还是解决了这个问题，这里放一下解决过程。由于我这里做的工作并不是完全基于神经网络的，只是利用了反向传播，所以我的前向传播并不同于传统的传播方式，即输入经过网络得到输出，我的输出是经过一个更新公式得到的，即经过此更新公式得到的输出就是神经网络的输出，所以问题也就出在这里。每次迭代时，输入经过更新公式前向传播，内存会泄漏一些，我开始并不知道这是什么原因，以为只是计算所产生的内存占用，这里是用pip installmemory_profiler安装的一个监视内存.

Python Bug 关于PyTorch-Dataset 内存持续增长bug

zhziqiang的博客

09-06

1528

python List[Dict] bug

PyTorch训练模型，内存泄露问题解决

有问题请直接说问题就好

09-29

7071

PyTorch训练模型，内存泄露问题解决

pytorch模型提示超出内存RuntimeError: CUDA out of memory.

01-20

跑模型时出现RuntimeError: CUDA out of memory.错误查阅了许多相关内容，原因是：GPU显存内存不够简单总结一下解决方法：将batch_size改小。取torch变量标量值时使用item()属性。可以在测试阶段添加如下代码： with torch.no_grad(): # 停止自动反向计算梯度参考： https://wisdomai.xyz/tool/pytorch/archives/2301 https://ptorch.com/news/160.html 作者：菜叶儿掉啦

Python内存泄漏和内存溢出的解决方案

09-27

主要介绍了Python内存泄漏和内存溢出的解决方案，帮助大家维护后台进程，感兴趣的朋友可以了解下

Pytorch内存泄漏Memory Leak

DAICONG’s Blog

06-16

2461

文章目录1. 问题描述2. 问题排查3. 参考 1. 问题描述在运行程序是，通过要进行压力测试，在程序的各项性能稳定时才可以进行上线，其中主要的性能指标包含cup，内存，显存，这里遇到的问题就是内存不断飙升的问题，在程序中手动加入del删除变量，在接口处执行gc.collect()进行手动的内存回收，并且加入torch.cuda.empty_cache()清除gpu的显存。压测了一个多小时，发现内存已经相对稳定了，就想着进行服务的上线。实际上这种方式只是缓解了内存爆炸的速度而已，抱着侥幸心理不去找到内

记一次Pytorch内存泄露的排查与处理

No__names的博客

05-12

8276

1.起因: 模型训练过程中内存占用不断增加,训练到30000轮左右已经占用到200G内存. 2.排查过程查找了网上的一些内存泄漏排查方法,使用了memory_profiler ojbgraph pympler这三个工具进行排查参考链接如下: Pytorch超出内存 pytorch内存泄漏分析案例 | list转tensor memory_profiler的使用 python 内存监控模块之memory_profiler Python 使用objgraph 定位内存泄露 排查pyth.

pytorch中内存泄漏问题

qq_38327769的博客

11-19

1288

https://blog.youkuaiyun.com/no__names/article/details/106087249

pytorch 训练过程内存泄露/显存泄露debug记录：dataloader和dataset导致的泄露

Cleo_Gao的博客

08-06

5842

查找内存泄露/显存泄露的位置：把数据送入模型的代码全部注释掉，观察显存是否上涨；上涨说明内存泄露出现在dataloader（出现在非 dataloader 地方的最常见的显存泄露原因是，loss打印/统计的时候没有写把不同的 data 组成部分注释掉，观察具体是哪个 data 导致的内存泄露pytorch 释放内存的方法：把 tensor 读到 gpu 就会有显存占用，一般可以自动释放，但是显存泄露的时候就没法释放。找到没有及时释放的代码位置，然后首先del tensor标记删除，随后需要调用。

pytorch内存泄露

09-24

PyTorch内存泄漏是指在PyTorch训练过程中，内存占用量逐渐增加，可能最终导致系统内核将其杀死。有几个可能的原因导致PyTorch内存泄漏： 1. 在训练循环中创建和销毁JIT模块时未及时释放内存。 2. loss求和未使用item...