對於顯存不充足的煉丹研究者來說,弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 實驗實驗代碼如下: 輸出如下: 代碼首先分配3GB的顯存創建變量x,然后計算y,再用y進行反向傳播。可以看到,創建x后 ...
問題起因:筆者想把別人的torch的代碼復制到筆者的代碼框架下,從而引起的顯存爆炸問題 該bug在困擾了筆者三天的情況下,和學長一同解決了該bug,故在此記錄這次艱辛的debug之路。 嘗試思路 :檢查是否存在保留loss的情況下是否使用了 item 取值,經檢查,並沒有 嘗試思路 :按照網上的說法,添加兩行下面的代碼: 實測發現並沒有用。 嘗試思路 :及時刪除臨時變量和清空顯存的cache,例 ...
2022-03-30 23:21 0 4554 推薦指數:
對於顯存不充足的煉丹研究者來說,弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 實驗實驗代碼如下: 輸出如下: 代碼首先分配3GB的顯存創建變量x,然后計算y,再用y進行反向傳播。可以看到,創建x后 ...
當服務器/進程內存不足時,Linux有兩種方法來處理,第一種是OS(Linux)崩潰,整個系統宕機;第二種是終止使系統耗盡內存的進程(應用程序)。第二種方法的最佳選擇是終止進程,防止OS崩潰。簡而言之,Out-Of-Memory Killer是負責終止應用程序以避免內核崩潰的進程,因為它只殺死 ...
原因在於沒有使用torch.no_grad()函數。在查看驗證集和測試集表現時,應使用類似這樣的代碼 ...
不用驚慌,再試一次。估計當時GPU內存可分配不足,可手動結束所有python程序后釋放相關GPU內存,或者重新運行一次終端 ...
效果 源碼 https://github.com/jarjune/vue-number-scroll 安裝 引入 使用 參數 參數名 默認 ...
之前一開始以為是cuda和cudnn安裝錯誤導致的,所以重裝了,但是后來發現重裝也出錯了。 后來重裝后的用了一會也出現了問題。確定其實是Tensorflow和pytorch沖突導致的,因為我發現當我同學在0號GPU上運行程序我就會出問題。 詳見pytorch官方論壇: https ...
原 訓練時的Iteration、batchsize、epoch和loss的關系 2019年05月17日 17:17:15 GL3_24 閱讀數 351 更多 ...
顯存占用 = 模型顯存占用 + batch_size × 每個樣本的顯存占用時間更寶貴,盡可能使模型變快(減少 flop)顯存占用不是和 batch size 簡單成正比,模型自身的參數及其延伸出來的數據也要占據顯存batch size 越大,速度未必越快。在你充分利用計算資源的時候,加大 ...