PyTorch 测试阶段显存爆炸的一个解决方法

最新推荐文章于 2025-05-20 13:29:56 发布
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博客聚焦于PyTorch测试阶段显存爆炸问题，旨在介绍解决该问题的方法，对信息技术领域中使用PyTorch进行开发测试的人员有一定帮助。

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            with torch.no_grad():
                output = self.model(lr)
PyTorch 微调终极指南：第 1 部分 — 预训练模型及其配置
gongdiwudu的专栏
08-09 7859
如今，在训练深度学习模型时，通过在自己的数据上微调预训练模型来迁移学习已成为首选方法。通过微调这些模型，我们可以利用他们的专业知识并使其适应我们的特定任务，从而节省宝贵的时间和计算资源。本文分为四个部分，侧重于微调模型的不同方面。
超详细Pytorch环境配置及CLIP应用实例
weixin_42494367的博客
11-18 2万+
  最近想体验一下OpenAI新发布的基于自然语言和图片的预训练模型-CLIP（不得不感叹一句，真是大力出奇迹啊），遂想搭建一个Pytorch环境，跑一跑实例。本以为几十页的论文是最大的障碍，没想到配置环境才是最令人崩溃的阶段。anaconda反复重装了几个来回，不过最后终于还是在关闭内存爆炸的Chrome的那一刻结束了配置，成功看见了那个True。由于网上很多教程都比较零散，在配置时难免耗费很多精力去搜索，所以在这次配置结束后，我想将这个过程完整地记录下来，方便以后配置也希望能帮助更多和我一样刚开始炼丹的
pytorch内存泄漏
深浅卡布星的博客
08-21 2067
python
深度学习框架显存泄漏诊断手册（基于PyTorch的Memory Snapshot对比分析方法）
最新发布
高效做AI，就上Aladdin! 同学们用得起的H卡算力平台。
05-20 1464
本文深入探讨了深度学习开发中常见的显存泄漏问题，并提供了基于PyTorch的Memory Snapshot工具链的详细诊断方法。文章首先分析了显存泄漏的常见场景及其影响，随后解析了PyTorch的显存管理机制，包括显存分配器的工作原理和Python对象与显存的生命周期绑定。接着，文章详细介绍了如何使用Memory Snapshot工具生成和对比显存快照，并通过案例展示了从快照分析到泄漏点定位的完整过程。最后，文章提出了显存泄漏的防御性编程规范，并展望了未来显存管理技术的发展方向。通过本文，开发者可以掌握显存
Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的一个解决方案
xiaoxifei的专栏
11-23 6万+
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。 使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下： try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if "out of...
GPU显存爆炸如何解决？
Galen_xia的博客
09-25 1万+
问题：在使用GPU训练网络时，出现RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacity; 134.77 MiB already allocated; 8.56 MiB free; 3.23 MiB cached)，自己明明11G的显存，为啥还给占满了。 1 .nvidia-smi查看GPU状态： 这时我们发现Memory-Usage(显存使用率)几乎占满了，而Volatil
关于模型训练中显存占用过大的或直接报显存爆炸的解决方法
阿杜的博客
04-03 6813
模型训练显存爆炸解决方法 在模型训练中，应该理解梯度、反向传播、图层、显存这些概念，在模型训练过程中，一般会分为训练+验证+测试 ，在这些过程中，一般在训练过程中会比较占用显存，因为涉及到反向传播，需要大量的梯度，这些数据又存放在显存中。 在今天模型的训练中，突然发现可以训练，但是在验证过程中出现显存爆炸炸，提示我显存不足，我就很纳闷，一直在找问题，终于发现了： 在我的训练代码中： for epoch in range(0, epoch_num): net.train()
PyTorch 笔记
sumatch的博客
04-07 1340
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。
【PyCharm调试秘籍】：PyTorch下载失败？试试这3个解决方案
[PyCharm下载Torch错误解决](https://images.sftcdn.net/images/t_app-cover-l,f_auto/p/70869b34-266c-495d-ba57-d11579a82a6a/3138005401/pycharm-community-edition-PyCharm_1.png) 参考资源链接：[Pycharm安装...
Pytorch实现CNN卷积神经网络
Mono的博客
01-25 1500
通过继承nn.Module父类来定义CNN子类，包含卷积层、池化层、全连接层结构和向前传播过程。在此我们将搭建一个具有两层卷积层的网络结构，卷积后使用relu激活函数进行激活，采用平均池化，两个全连接层分别包含256和128个神经元，最后的分类器包含10个神经元。# 定义网络结构# 定义第一个卷积层nn.Conv2d(in_channels=1, # 输入的图片 （1，28，28）out_channels=16, # 经过一个卷积层之后 （16,28,28）
解决pytorch训练时正常测试时爆显存的问题
qq_34597253的博客
10-28 3532
问题： Runtime Error: CUDA out of memory. 解决方案： 1.降低batch_size, 有时候管用，有时候不管用 2. 测试时，with torch.no_grad() def early_test(self): with torch.no_grad(): self.model.eval() for path i...
pytorch 训练正常,测试显存爆掉问题解决
RZJMPB的博客
01-03 6688
pytorch 训练正常,测试显存爆掉问题解决Intropytorch versioncudnn versionpytorch训练正常但是在预测的时候显存爆掉,错误信息如下暂时解决方法:[参考链接](https://discuss.pytorch.org/t/strange-gpu-memory-behavior-strange-memory-consumption-and-out-of-memo...
pytorch代码中同时包含训练和测试代码时显存爆炸
weixin_33989058的博客
12-02 382
原因在于没有使用torch.no_grad()函数。在查看验证集和测试集表现时，应使用类似这样的代码 def evaluate(data_loader): with torch.no_grad(): mean_acc, mean_iou = 0, 0 for i, (img, gnd) in enumerate(data_loader): ...
pytorch 测试时候显存溢出
nlite827109223的博客
05-05 4376
cuda out of memory 解决方法：http://www.cnblogs.com/Charlene-HRI/p/10234656.html 我的问题时在测试时候需要保存每次的输出中间向量，忘记转为 cpu().numpy(), 导致显存累积，越来越大，最终溢出 ...
pytorch运行过程中死机（内存爆掉或者内存正常）
qq_42246695的博客
07-17 9749
linux18.04下，在运行pytorch程序的过程中，电脑直接卡死死机，鼠标和键盘都没有反应，只能强制关机。 安装htop观察内存和cpu的使用情况，内存32G，CPU是i7-8700。 程序在之前没有问题，在修改添加了一个整个迭代过程中损失记录total_loss，程序爆掉，无法正常运行，在htop中就眼睁睁看着内存涨到30.8G，然后机器卡死。因为每次开机电脑都会弹出系统损坏，我还以为...
pytorch 减小显存消耗，优化显存使用，避免out of memory
热门推荐
小小码农的博客
06-14 11万+
本文是整理了大神的两篇博客：如何计算模型以及中间变量的显存占用大小：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory如何在Pytorch中精细化利用显存：https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch还有知乎中大神的解答：https://zhuanlan.zhihu.com/p/3...
解决神经网络训练过程中加载大文件造成的内存、显存爆炸的情况
pursuingparadise的博客
11-02 2822
最近在跑模型时因为用BERT预训练模型提取评论文本的动态词向量，对于6000个用户，每个用户12条评论，每条评论202个单词，768维的向量大约有40G，如果直接提取，无论是内存还是显存都吃不下，而且如果在模型中一条条提取的话，huggingface开发的transformers虽然可以做到，但预训练模型会在显存中占据2.2G的显存，我的显卡（1080ti 11G显存）在占据2.2G后可以跑的模型batch只有2，无疑会造成速度慢、泛化能力差等问题。 我的解决思路是把600012202*768的向量存到不
PyTorch调试技术深度解析
在探讨"PyTorch Debugging"这一主题时，我们主要关注的是在使用PyTorch框架进行深度学习模型开发和训练过程中遇到的问题以及解决这些问题的方法和技巧。PyTorch是一个开源的机器学习库，专为Python语言而设计，它在...
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