【pytorch】随着epoch增加,显存逐渐增加?解决pytorch显存释放问题

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【pytorch】随着epoch增加,显存逐渐增加?解决pytorch显存释放问题。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

训练时

在训练时,检测 “out of memory” 的error并通过torch.cuda.empty_cache()处理
如:

      try:
          outputs = net(inputs)
      except RuntimeError as exception:
          if "out of memory" in str(exception):
              print('WARNING: out of memory, will pass this')     
              torch.cuda.empty_cache()
              continue
          else:
              raise exception

测试时

在测试时,避免忘记设置 torch.no_grad()
如:

with torch.no_grad():
    inputs = None
    outputs = model(inputs)

参考文献

Pytroch - 显存释放问题文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-509395.html

到了这里,关于【pytorch】随着epoch增加,显存逐渐增加?解决pytorch显存释放问题的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【人工智能】为什么说大语言模型能力遵循规模理论 Scaling Law(即模型能力随着训练计算量增加而提升) ?

    目录 为什么说大语言模型能力遵循规模理论 Scaling Law(即模型能力随着训练计算量增加而提升) ?

    2024年03月25日
    浏览(73)
  • tf和pytorch每轮epoch显示输出的auc是如何计算的

    tf和pytorch每轮epoch显示输出的auc是如何计算的? 近似 ROC 或 PR 曲线的 AUC(曲线下面积)。 tf1 通过计算真阳性,假阳性,假阴性,真阴性值的计算策略。 tensorflow AUC streaming_auc_我爱写报告的博客-CSDN博客 Tf2通过黎曼和进行计算的。 torcheval.metrics.AUC — TorchEval main documentation (

    2024年02月10日
    浏览(42)
  • (5) 可伸缩性和弹性:云计算的可伸缩性和弹性是指系统随着用户的需求增加或减少计算容量和存储容量的能力。

    作者:禅与计算机程序设计艺术 云计算(Cloud Computing)是一种通过网络连接到Internet提供计算、网络和存储服务的一种新型IT技术。云计算能够按需获取计算机算力、网络带宽及数据存储资源,使客户能够更快更便捷地享受互联网信息技术服务。云计算在提升用户能力方面具

    2024年02月08日
    浏览(50)
  • C# 解决Socket/TCPServer监听端口释放失败的问题

    使用Socket建立了TCPServer开启监听后,关闭连接无法成功。 亦或是关闭连接后,二次创建仍显示端口占用问题。 ①可能是数据流还在传输,导致TCPServer无法关闭。不能直接调用Close()方法。 解决方法:在关闭前,结束全部数据流的传输,再Close,即可成功关闭监听,释放监听端

    2023年04月20日
    浏览(46)
  • Linux文件已删除后,解决磁盘空间不释放的问题

    1、错误现象 运维的监控系统发来通知,报告一台服务器空间满了,登录服务器查看,根分区确实没有空间了: 这里首先说明一下服务器的一些删除策略,由于Linux没有回收站功能,所以线上服务器上所有要删除的文件都会先移动到系统/tmp目录下,然后定期清除/tmp目录下的数

    2024年01月18日
    浏览(46)
  • 【Python】pytorch,CUDA是否可用,查看显卡显存剩余容量

    CUDA可用,共有 1 个GPU设备可用。 当前使用的GPU设备索引:0 当前使用的GPU设备名称:NVIDIA T1000 GPU显存总量:4.00 GB 已使用的GPU显存:0.00 GB 剩余GPU显存:4.00 GB PyTorch版本:1.10.1+cu102 windows先装显卡驱动,再装CUDA10.2,最后装了pytorch。 pip install torch 1.10.1+cu102 torchvision 0.13.1+cu10

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • 【网络教程】如何解决Docker删除镜像和容器后磁盘空间未释放的问题

    当删除Docker镜像和容器后,磁盘空间并未释放,这可能导致磁盘空间不足。造成此问题的原因包括: Docker镜像和容器的删除策略:默认情况下,Docker不会立即删除镜像和容器,而是将它们保留30天。 联合文件系统(UnionFS)的特性:联合文件系统是Docker镜像的基础,它允许在

    2024年02月09日
    浏览(47)
  • 【已解决】Windows 的 docker 删除容器后 WSL2 磁盘空间不释放的问题

    很多同学拉取镜像使用一段时间后发现 C 盘快满了,把之前用过的镜像和容器删除,发现 WSL 挂载目录的虚拟磁盘大小没有变化,非常的奇怪。 其实,不同于 WSL1, WSL2 本质上是虚拟机 ,所以 Windows 会自动创建 vhdx 后缀的虚拟磁盘文件作为存储。这个 vhdx 后缀的虚拟磁盘文件

    2024年02月16日
    浏览(95)
  • pytorch 训练过程内存泄露/显存泄露debug记录:dataloader和dataset导致的泄露

    微调 mask-rcnn 代码,用的是 torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn 代码,根据该代码的注释,输入应该是: images, targets=None (List[Tensor], Optional[List[Dict[str, Tensor]]]) - Tuple[Dict[str, Tensor], List[Dict[str, Tensor]]] 所以我写的 dataset 是这样的: 大概思路是: 先把所有的标注信息读入内存

    2024年02月14日
    浏览(50)
  • 【Debug记录】CUDA out of memory.|显存不足|xx GiB reserved in total by PyTorch

    报错原因: “运行时错误:CUDA内存不足。尝试分配2.00 GiB(GPU 0;总容量10.76 GiB;已分配7.67 GiB;1.73 GiB可用;PyTorch总共保留8.20 GiB)“ 报错原因: 显存不足。(只是导入一个三维图像,使用unet模型,batchsize为1,numworks为0,在训练每个epoch后释放缓存torch.cuda.empty_cache(),验证

    2024年02月16日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包