伏龙阁资源网

解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题
站长资源 2024/11/25 佚名
2 0

Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your training loop"。在默认情况下，开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的，所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息。

下面举个栗子：

上代码：

total_loss=0
for i in range(10000):
  optimizer.zero_grad()
  output=model(input)
  loss=criterion(output)
  loss.backward()
  optimizer.step()
  total_loss+=loss
  #这里total_loss是跨越循环的变量，起着累加的作用，
  #loss变量是带有梯度的tensor，会保持历史梯度信息，在循环过程中会不断积累梯度信息到tota_loss，占用内存

以上例子的修正方法是在循环中的最后一句修改为：total_loss+=float(loss)，利用类型变换解除梯度信息，这样，多次累加不会累加梯度信息。

局部变量逗留导致内存泄露

局部变量通常在变量作用域之外会被Python自动销毁，在作用域之内，不需要的临时变量可以使用del x来销毁。

在设计Linear Layers 的时候，尽量让其规模小点

对于nn.Linear(m,n)这样规模的线性函数，他的空间规模为O(mn),除此规模的空间来容纳参数意外，还需要同样规模的空间来存储梯度，由此很容易造成GPU空间溢出。

相关的进程管理bash cmd

nvidia-smi监控GPU，

watch -n 1 nvidia-smi实时监控GPU，

watch -n 1 lscpu实时监控CPU，

ps -elf进程查看，

ps -elf | grep python查看Python子进程，

kill -9 [PID]杀死进程PID。

Referance:

Pytorch documentations

以上这篇解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除！
www.wwsws.com 伏龙阁资源网
39,976影音资源
44,792技术资源
21,817软件资源
651,128站长资源

更新日志

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接