pytorch模型大小和模型参数显存占用

最新推荐文章于 2025-05-24 09:00:12 发布
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博客提供了模型显存占用监测函数的链接，链接为https://www.ptorch.com/news/181.html ，可通过该链接获取相关函数信息。

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PyTorch：计算模型参数量和模型大小
Bsv___的博客
10-10 1898
通过使用PyTorch，我们可以方便地计算模型的参数量和模型大小。参数量表示模型中需要学习的参数的数量，而模型大小表示模型在存储设备上占用的空间大小。通过上述代码示例，您可以轻松地计算模型的参数量和模型大小，并在实际应用中使用这些信息。在深度学习领域中，了解模型的参数量和模型大小是非常重要的。参数量表示模型中需要学习的参数的数量，而模型大小则表示模型在存储设备上占用的空间大小。计算模型参数量的常用方法是统计模型中所有可学习参数的数量。方法获取保存的模型文件的大小，并输出模型大小。函数来计算模型参数量。
PyTorch删除模型释放显存（全）
走向CTO的路上...
05-22 2336
在PyTorch和其他深度学习框架中，可能会出现更多自动化的显存管理机制，以优化显存的使用和释放，提供更便捷的接口和工具来管理模型和显存资源。在使用深度学习框架PyTorch时，当模型较大或训练过程中使用的显存资源较多时，需要及时释放显存空间，以避免显存溢出或资源浪费的问题。删除模型是一种常见的方法，可以释放已加载模型所占用的显存空间。总之，删除模型释放显存是一种重要的技术手段，用于优化显存资源的管理和利用。在使用PyTorch进行深度学习时，删除模型是一种常见的方法，用于释放已加载模型所占用的显存空间。
继续pytorch模型大小的理解-201203
csdnxiekai的博客
12-03 6097
一、最先接触的torchsummary 一开始接触的是torchsummary，需要pip install torchsummary安装，用法如下：(https://blog.youkuaiyun.com/Einstellung/article/details/102545347) import torch from torchsummary import summary # 需要使用device来指定网络在GPU还是CPU运行 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.i
PyTorch Model Size Estimator 项目启动与配置教程
最新发布
gitblog_01120的博客
05-24 348
PyTorch Model Size Estimator 项目启动与配置教程 1. 项目目录结构及介绍 PyTorch Model Size Estimator 项目主要包含以下文件和目录： LICENSE.txt：项目的许可证文件，本项目采用 MIT 许可。 README.md：项目的自述文件，包含项目的基本信息和如何使用。 demo.ipynb：一个 Jupyter Notebook 文件，...
pytorch获得模型的参数量和模型的大小
qq_43219379的博客
04-07 1万+
pytorch获得模型的参数量和模型的大小
Pytorch 计算深度模型的大小
今晚看星星的博客
04-24 1350
卷积时间复杂度与空间复杂度的计算方式：C 通道的个数，K卷积核大小，M特征图大小，C_l-1是输入通道的个数，C_l是输出通道的个数。
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)
热门推荐
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): .........
Pytorch 获取当前模型占用的 GPU显存的大小
weixin_40378209的博客
04-11 3239
Pytorch 获取当前模型占用的 GPU显存
Pytorch模型分析：计算Pytorch模型的FLOPs、模型参数量、MAdd、模型显存占用量
噢啦啦耶的博客
08-05 1万+
参考资料1：https://dotnet.ctolib.com/Swall0w-torchstat.html 参考资料2：https://www.jianshu.com/p/6514b8fb1ada 参考资料3：https://www.jianshu.com/p/cbada26ea29d 参考资料4：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40329272/article/details/106797617   由于模型分析的需要，除了对比模型在指定任务上的表现外，我们可能还需要评估模型的FLOP
pytorch轻松计算模型的参数总量、占用显存量以及flops
羊城迷鹿的博客
05-08 1万+
from torchstat import stat import torchvision.models as models model = models.resnet152() stat(model, (3, 224, 224))
速算：大模型训练和推理的显存占用计算
丨汀、的博客
04-30 328
速算：大模型训练和推理的显存占用计算
统计深度学习模型的参数和显存占用（pytorch）
zhaoxr233的博客
12-23 5947
这里介绍两种方法 １、使用相关的库torchsummary from torchsummary import summary net=net.to(torch.device("cpu"))#or cuda summary(net,(4,228,912),device="cpu") #or cuda 统计结果比较详细，参数量、浮点数计算量、中间变量、ｔｒａｉｎ的变量数、保持不变的变量数，每...
pytorch查看网络模型变量以及对应的尺寸
starlet_kiss的博客
07-16 2496
pytorch查看网络模型参数
如何使用一行代码获取PyTorch模型的参数大小
blue_sky_wait_me
05-31 1333
一、前言 为了获取到神经网络模型的feature map以及weight的大小，我尝试了很多方法，目前最方便的方法是用summary这个库（https://github.com/Pinging-ZJU/Pytorch-Memory-Utils），然而在我们的测试下发现这个库其实存在一些漏洞，使得对非线性网络的测量不准确（多测了很多层），于是我们对该库进行了修改，并添加了一些值方便用户阅读。 二、使用方法 1 直接在服务器上调用：pip3 install DNN_printer 2 在代码中添加fro
pytorch dataloader_pytorch常见的坑汇总
weixin_39882948的博客
11-20 2203
随手写了备忘录居然还被cver转载了--------------------------------------------------最近刚开始用pytorch不久，陆陆续续踩了不少坑，记录一下，个人感觉应该都是一些很容易遇到的一些坑，也在此比较感谢帮我排坑的小伙伴，持续更新，也祝愿自己遇到的坑越来越少。首先作为tensorflow的骨灰级玩家+轻微强迫症患者，一路打怪升级，从0.6版本用到1....
讲解pytorch 优化GPU显存占用，避免out of memory
牛肉胡辣汤
12-26 5513
"GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时，由于GPU显存不足，导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果，从而导致程序运行失败。在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。通过上述这些优化策略，我们可以有效地降低GPU显存的占用，避免"out of memory"错误的发生。
【Pytorch】多GPU并行与显存管理
ccamelliatree的博客
05-25 9963
多GPU并行 torch.nn.DataParallel 使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。 原理：首先把模型放在第0块卡上，然后通过nn.DataParallel找到所有可用的显卡并将模型进行复制。运行时将每个batch的数据平均分到不同GPU进行forward计算，将loss汇总到第0卡反向传播，最后将更新后的模型参数再复制到其他GPU中。所以要求batch_size >= GPU数量。 如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVIC
pytorch并行计算，显存溢出问题之torch并行问题解决办法
kao_lengmian的博客
09-09 6457
使用的是torch模型，遇到一个显存超出报错问题，信息如下： File "/home/wangcf/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 443, in to return self._apply(convert) File "/home/wangcf/anaconda3/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/torch/nn/m
pytorch 求网络模型参数
lyl771857509的博客
11-16 2483
用pytorch训练一个神经网络时，我们通常会很关心模型的参数总量。下面分别介绍来两种方法求模型参数 一 .求得每一层的模型参数，然后自然的可以计算出总的参数。 1.先初始化一个网络模型model 比如我这里是 model=cliqueNet(里面是些初始化的参数） 2.调用model的Parameters类获取参数列表   一个典型的操作就是将参数列表传入优化器里。如下 o...
pytorch模型超过单张显卡容量
09-18
当PyTorch模型的大小超过单张显卡的容量时，可以采用以下策略来解决： 1. 模型分割：将大型模型分割为多个较小的子模型，每个子模型最适合放入单张显卡进行计算。这要求模型的架构能够容易地进行拆分和重新组合，以保持整体性能。 2. 模型并行：将模型参数划分为多个部分，并在多个显卡上进行并行计算。这样可以将计算负载分散到多个显卡上，以增加可用的显存大小。在每个显卡上运行的子模型共享参数，并通过梯度聚合来更新模型参数。 3. 内存管理：优化显存的使用，例如减少中间变量和不必要的计算。可以使用in-place操作或Tensor流水线来最小化内存占用。此外，可以手动释放不再需要的Tensor以及临时存储。 4. 混合精度计算：使用低精度的计算来减少显存占用。PyTorch支持半精度浮点数（FP16）的训练和推理，可以通过缩小参数和激活数据的精度来减少显存使用量。 5. 多个显卡使用：如果单张显卡的容量无法满足需要，可以考虑使用多张显卡进行计算。PyTorch通过DataParallel和DistributedDataParallel等模块支持在多个显卡上进行并行计算，并自动处理数据切片和梯度聚合。 总之，当PyTorch模型超过单张显卡容量时，我们可以采用模型分割、模型并行、内存管理、混合精度计算和多个显卡使用等策略来解决这个问题。这些策略的应用取决于具体的模型和硬件配置。
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