GPU显存不足怎么办？

最新推荐文章于 2024-09-27 10:19:25 发布
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分类专栏： 开发疑难杂症 文章标签： 人工智能 深度学习
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在训练模型中由于GPU储存空间不足而中断

1. 首先查看GPU内存信息

用了13349/24564 Mib，只剩一半不到。

2. 可以查看能清除的文件

我是之前训练过模型，现在想重新训练，所以可以将之前保存的模型删除。

在代码中找到模型保存的位置，rm进行删除

3. 再次查看GPU使用情况

python如何在多GPU环境下有效应对显存不足问题？五种实用技巧帮你解决！多GPU情况下，模型加载成功了，但是做推理的时候，还会使用GPU，导致GPU 不够，如何处理，卸载部分到CPU ?
代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用，接口、架构、性能全搞定。
10-26 302
在多 GPU 环境下，通过将部分模型层卸载至 CPU、分层推理、利用 accelerate 库、开启 offload 机制及减少 batch size，可以有效解决 GPU 内存不足的问题。根据模型规模和硬件配置选择合适的策略，能够显著提升模型推理的流畅度和稳定性，避免显存限制带来的困扰。
python运行提示显卡内存不足_Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式
weixin_39890327的博客
12-08 1万+
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足，但是这个网络框架明明很简单，用CPU跑起来都没有问题，GPU却一直提示out of memory.在网上找了很多方法都行不通，最后我想也许是pytorch版本的问题，原来我的pytorch版本是0.4.1，于是我就把这个版本卸载，然后安装了pytorch1.1.0，程序就可以...
优化GPU显存不足，提高GPU利用率
qq_44289607的博客
05-21 1万+
1 常用GPU显存不足时的各种Trick 1)监控GPU 2）估计模型显存 3）显存不足时的Trick 4）提高GPU内存利用率 2 数据处理及算法角度改善（以医学图像分割算法为例） 1 常用GPU显存不足时的各种Trick 1)监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustat nvidia-smi watch --color -n1 gpustat -cpu #动态事实监控GPU 2）估计模...
【经验分享】GPU 显存不足怎么办？
zenRRan的博客
08-21 5002
作者：老宋的茶书会知乎专栏：NLP与深度学习研究方向：自然语言处理来自：AINLP前言最近跑的模型都比较大，尤其是Bert， 这真的是难为我 1080ti 了， 在Bert的Exampl...
深度学习训练模型时，GPU显存不够怎么办？
小白学视觉
03-21 1519
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨游客26024@知乎（已授权）来源丨https://www.zhihu.com/question/461811359/answer/2492822726编辑丨极市平台极市导读此篇博文以AlexNet为网络架构(其需要输入的图像大小为227x227x3)，CIFAR10为数据集，Adamw为梯度下降函数，学习率机制为Red...
【GPU显不足】
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
08-04 2999
目录 0.环境配置 1.出现的问题 2.问题分析与解决 2.1问题分析 2.2解决方法 1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选） 2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求 3）换个显存更大的GPU 4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗 5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。 3.参考 0.环境配置 #环境 python 3.6 tensorflow-gpu 1.12 #模.
关于Linux+GPU服务器下GPU显存不足问题
米兰的小码农的博客
05-07 3968
#1. 问题描述 在基于Linux系统环境下的GPU服务器上跑深度学习代码时，我们常常会因为不正常退出等问题导致资源没被正常回收而出现GPU显存不足的情况，此时再次运行学习代码就会出现如下图所示报错情况。从图片可以看出我10.91GiB的显存仅剩下362.38MiB，报错提示原因也是ResourceExhaustedError(资源耗尽错误)。 #2. 解决方法 ##2.1 传统方法： 传统...
keras在TensorFlow-GPU和CPU中来回切换，以及GPU显存不足的缓解方式（切换原因：GPU显存实在不足）
weixin_58420301的博客
03-22 4181
TensorFlow中GPU显存不足的问题与CPU切换为CPU的问题
9.4 GPU显存支持MiB1
08-04
标题中的"9.4 GPU显存支持MiB1"指的是在Kubernetes集群中，尝试使用GPU显存资源，并且希望以更细粒度的MiB（兆字节）单位来分配显存，而不是通常使用的GiB（千兆字节）。 描述中提到的阿里云插件——`gpushare-...
训练时GPU不够用的话怎么办办呢
m0_37425958的博客
08-11 3959
1.首先查看能调用的gpu的情况 python import tensorflow as tf tf.test.gpu_device_name() 2. 查看gpu的资源占用情况 nvidia-smi 3.使用fuser命令显示所有占用nvidia设备的进程processID。 sudo fuser /dev/nvidia* 4.杀死所有进程 killall -u 用户名 ...
如何使用Pytorch让网络模型加速训练？（autocast与GradScaler）
对方正在输入中...
05-19 2987
题外话，我为什么要写这篇博客，就是因为我穷！没钱！租的服务器一会钱就烧没了，急需要一种trick，来降低内存加速。 回到正题，如果我们使用的数据集较大，且网络较深，则会造成训练较慢，此时我们要想加速训练可以使用Pytorch的AMP（autocast与Gradscaler）；本文便是依据此写出的博文，对Pytorch的AMP(autocast与Gradscaler进行对比)自动混合精度对模型训练加速。 注意Pytorch1.6+，已经内置torch.cuda.amp，因此便不需要加载NVIDIA的ape
GPU显存不足问题 --Dense-U-net网络实践（4）
m0_51072160的博客
12-19 1332
后续尝试在云服务器或者实验室的电脑上试试，目前的computer只能是显存过小无法解决。
深度学习训练模型时GPU显存不够の解决
whaosoft143ai的博客
10-02 1193
先来梳理一下历史：先有NVIDIA的apex，之后NVIDIA的开发人员将其贡献到Pytorch 1.6+产生了torch.cuda.amp[这是笔者梳理，可能有误，请留言]详细讲：默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练。2017年，NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法（apex），该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度(FP16)结合在一起，并使用相同的超参数实现了与FP32几乎相同的精度，且速度比之前快了不少。 whaosoft aiot http://143ai.c
解决提示CUDA内存不够、GPU占内存不放的问题-python
热门推荐
枫的博客
04-24 1万+
解决提示CUDA内存不够、GPU占内存不放的问题 解决GPU运行代码时提示CUDA内存不够的问题 1.内容： 解决代码已经停止运行，GPU仍占着不放的问题。 如程序已经停止运行，在运行其他程序时提示：GPU：RuntimeError: CUDA out of memory. 2.实现步骤： 打开dos窗口（windows+R键） 输入nvidia-smi命令获取GPU信息 查看运行的processor 关掉正在运行的processor，taskkill -PID 进程号 -F。 例如：taskkill -
gpu运行一段时间后显存不够
weixin_43949714的博客
08-10 574
loss的锅 原因解释
stable diffusion 的 GPU 不足怎么解决
m0_57448314的博客
03-27 3122
例如，可以使用近似算法或者采样技术来减少计算量，或者使用稀疏矩阵等数据结构来减少内存占用。4. 使用更高性能的GPU：如果GPU不足以处理大规模图像，可以考虑使用更高性能的GPU。例如，使用具有更多CUDA核心或更大显存的GPU。2. 并行计算：利用GPU的并行计算能力，可以将图像分成多个块，并同时在多个GPU核心上进行计算。5. 分布式计算：如果单个GPU无法满足需求，可以考虑使用多个GPU进行分布式计算。，可以减少GPU的计算负载。这可以通过缩小图像尺寸或者使用图像金字塔等技术来实现。
pytorch使用gpu内存不足怎么办
xiamu_CDA的博客
09-27 1272
当你在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，是否遇到过GPU内存不足的情况？这个问题几乎是每个深度学习开发者都会面临的挑战。特别是在处理大规模数据集或构建复杂网络架构时，GPU内存不足可能会导致训练过程突然中断，甚至迫使我们不得不重新开始训练。面对这样的困境，如何有效地管理和优化GPU内存成为了每一个PyTorch用户都需要掌握的关键技能之一。
训练时GPU内存不足，方法及监控
Ppandaer的博客
07-05 935
这个错误是由于尝试在GPU上分配更多的内存时，可用的GPU内存不足所导致的。尽管GPU内存的使用率并不高，但是PyTorch已经预留了大部分内存，这就是为什么你看到的错误消息中提到 “10.14 GiB reserved in total by PyTorch”。你可以尝试以下几种解决方案：减小批量大小（batch size）。这将减少每次迭代中需要在GPU上存储的数据量。使用更小的网络模型。更小的模型将使用更少的GPU内存。
GPU显存不足
最新发布
03-26
### 解决GPU显存不足问题 当遇到GPU显存不足的情况时，可以通过优化代码逻辑、调整硬件资源分配以及改进模型设计等方式缓解这一问题。以下是几种常见的解决方案： #### 1. 查看并监控GPU使用情况 为了更好地了解GPU的运行状态和显存占用情况，可以利用工具实时监测其性能指标。例如，在Linux环境下，可通过以下命令查看GPU的使用率和显存占用量： ```bash nvidia-smi -l ``` 此命令能够持续更新显示GPU的历史数据与当前负载状况[^1]。 如果仅需关注即时信息而无需保留历史记录，则可采用`watch`指令配合`nvidia-smi`实现周期性的动态刷新功能： ```bash watch -n 1 nvidia-smi ``` 该操作将以每秒一次频率自动重载屏幕上的统计图表，便于快速掌握最新变化趋势。 #### 2. 清理不必要的变量与缓存释放空间 在训练过程中可能会存在某些未被及时清理的对象占据额外存储位置，因此建议定期执行垃圾回收机制以腾挪更多可用区域供后续计算调用。PyTorch框架下提供了专门用于清空CUDA缓存的功能函数： ```python import torch torch.cuda.empty_cache() ``` 上述代码片段可以帮助程序主动放弃那些已经完成使命但仍驻留在设备内部的数据结构实例，从而间接提升整体效率水平[^2]。 #### 3. 调整批量大小（Batch Size） 减少每次迭代所处理样本数量也是降低单轮运算所需临时工作区容量的有效途径之一。适当缩小batch size参数值可以在一定程度上减轻对于大块连续区块的需求压力，使得有限规模下的图形处理器也能顺利完成目标任务。 #### 4. 使用梯度累积技术 当因受限于物理条件无法进一步压缩批次尺寸时，还可以考虑引入Gradient Accumulation策略作为替代方案。这种方法允许我们将多个小型mini-batches的结果汇总起来模拟较大规格的整体表现效果，具体实现方式如下所示： ```python accumulation_steps = 4 # 假设我们希望相当于原来四倍的批次数目 for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss = loss / accumulation_steps # 平均化损失以便后续同步更新权重向量 loss.backward() if (i + 1) % accumulation_steps == 0: # 当积累到预定步数之后再统一提交修改请求 optimizer.step() optimizer.zero_grad() ``` #### 5. 启用混合精度训练(Mixed Precision Training) 借助半浮点数值表示形式(FP16)，不仅可以加快前馈传播速度而且还能节省大约一半左右的传统双字节编码所需的储存单元数目。TensorFlow与PyTorch两大主流深度学习库均已内置支持此类特性开关选项，只需简单配置几行附加设置即可开启此项增强能力: ```python from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() # 创建缩放器对象管理整个流程中的异常检测环节 with autocast(): output = model(input_tensor) loss = loss_fn(output, target) scaler.scale(loss).backward() # 将反向传递期间产生的误差信号放大至适合范围之内参与最终修正动作 if ((step + 1) % cfg.gradient_accumulation_steps == 0 or step == len(train_loader)-1): scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad() ``` #### 6. 利用分布式或多卡协同作业模式分摊负担 最后一种可行办法便是充分利用现代高性能计算机集群架构优势——即把原本集中式的单一节点扩展成为跨多台机器甚至云端服务器共同协作的形式来进行更大规模的任务分解与重组活动。这样做的好处在于不仅能够显著增加总的理论极限边界上限，而且还可能带来额外的时间成本节约效益。 ---
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