对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。
实验实验代码如下:
import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) y = 5 * x print("2", cuda.memory_allocated()/1024**2) torch.mean(y).backward() print("3", cuda.memory_allocated()/1024**2) print(cuda.memory_summary())
输出如下:
代码首先分配3GB的显存创建变量x,然后计算y,再用y进行反向传播。可以看到,创建x后与计算y后分别占显存3GB与6GB,这是合理的。另外,后面通过backward(),计算出x.grad,占存与x一致,所以最终一共占有显存9GB,这也是合理的。但是,输出显示了显存的峰值为12GB,这多出的3GB是怎么来的呢?首先画出计算图:
下面通过列表的形式来模拟Pytorch在运算时分配显存的过程:
如上所示,由于需要保存反向传播以前所有前向传播的中间变量,所以有了12GB的峰值占存。
我们可以不存储计算图中的非叶子结点,达到节省显存的目的,即可以把上面的代码中的y=5*x与mean(y)写成一步:
import torch from torch import cuda x = torch.zeros([3,1024,1024,256],requires_grad=True,device='cuda') print("1", cuda.memory_allocated()/1024**2) torch.mean(5*x).backward() print("2", cuda.memory_allocated()/1024**2) print(cuda.memory_summary())
占显存量减少了3GB:
以上就是弄清Pytorch显存的分配机制的详细内容,更多关于Pytorch 显存分配的资料请关注其它相关文章!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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