一般情况下,batch size设置过大,或者本身自己手里的计算设备(GPU、NPU等)显存较小,会经常触发这个问题。 MindSpore在Ascend上显存不足的报错 一般遇到这个情况,都会选择调小batch size,但是很多模型本身就非常大(尤其是预训练模型当道的今天),记得19年的时候拿一张1080ti做BERT finetune,11G的显存,batch size最大也...
batch_size: 1 iters: 20000 train_dataset: type: Dataset dataset_root: dataset train_path: dataset\train.txt num_classes: 5 mode: train transforms: # 训练时的数据未增强 - type: ResizeStepScaling #将原始图像和标注图像随机缩放为0.5~2.0倍 min_scale_factor: 0.5 max_scale_factor: 2.0 scale_st...
以确保每个GPU都能容纳模型和数据。在多卡训练中，总的batch size是单个GPU的batch size乘以GPU的数量。
本文为您提供了device_guard接口,只需要一行命令,即可实现GPU和CPU的混合训练,不仅可以解决训练模型时通过调整批尺寸(batch size)显存依然超出的问题,让原本无法在单台服务器执行的模型可以训练,同时本文还给出了提高GPU和CPU混合训练效率的方法,将服务器资源利用到极致,帮助您提升模型的性能! 模型训练的特点 深度学习任...
如果想学好深度学习就必须有个好显卡，显存不够可以降低batch size，如果降低batch size还不行，建议换个...
本文为您提供了device_guard接口,只需要一行命令,即可实现GPU和CPU的混合训练,不仅可以解决训练模型时通过调整批尺寸(batch size)显存依然超出的问题,让原本无法在单台服务器执行的模型可以训练,同时本文还给出了提高GPU和CPU混合训练效率的方法,将服务器资源利用到极致,帮助您提升模型的性能!
目录0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1)在.py文件中设置成自动增加申请的显存(首选)2)减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3)换个显存更大的GPU4)重置输入图片尺寸,即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5)如果网络中用到了RNN,可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占...
减小batch size:你可以尝试减小输入的batch size,这样可以减少显存的使用。你可以尝试不同的batch size,找到一个最适合你的batch size。 减小模型大小:GPT-3是一个非常大的模型,如果你的显存不够,你可以尝试使用一个更小的模型,例如GPT-2或者BERT等。 2023-03-23 20:16:33 发布于浙江 举报 赞同 评论 打赏 ...
后根据定位发现时batch_size过大,导致显存不足,进而触发了此问题,报错信息与触发问题的根因毫无关联,需要检查导致mindspore框架触发此问题的原因。运行环境为mindspore2.0.0(目前2.2.0还不支持运行GPT3模型脚本),执行命令python main_parallel.py即可复现此问题 ...