• 首页 > 
  • 开发技术 > 
  • 解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

发布时间:2020-10-18 15:47:00 来源:脚本之家 阅读:96 作者:bob_chen_csdn 栏目:开发技术

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亿速云。

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

免费拨打  400 100 2938 免费拨打 400 100 2938
24小时售后技术支持 24小时售后技术支持
返回顶部 返回顶部