“CUDA error: out of memory”这个报错通常发生在前向传递（forward pass）中，因为这时需要保存很多临时变量。koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估（static/lazy evaluation）。它通过构建图，并仅在必要时运行访问所有相关信息，来确定模型真正需要多少资源。而只需计算临时变量的shape就能计算各变量的内存使用情况...
“CUDA error: out of memory”这个报错通常发生在前向传递(forward pass)中,因为这时需要保存很多临时变量。 koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估(static/lazy evaluation)。 它通过构建图,并仅在必要时运行访问所有相关信息,来确定模型真正需要多少资源。 而只需计算临时变量的shape就能计算各变量的内存使用情况...
参考链接: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/r4zaut/p_eliminate_pytorchs_cuda_error_out_of_memory/
项目地址: https://github.com/rentruewang/koila 参考链接: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/r4zaut/p_eliminate_pytorchs_cuda_error_out_of_memory/ —完— 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。
CUDA error: out of memory. 多少人用PyTorch“炼丹”时都会被这个bug困扰。 一般情况下,你得找出当下占显存的没用的程序,然后kill掉。 如果不行,还需手动调整batch size到合适的大小…… 有点麻烦。 现在,有人写了一个PyTorch wrapper,用一行代码就能“无痛”消除这个bug。
“CUDA error: out of memory”这个报错通常发生在前向传递(forward pass)中,因为这时需要保存很多临时变量。 koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估(static/lazy evaluation)。 它通过构建图,并仅在必要时运行访问所有相关信息,来确定模型真正需要多少资源。
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
Pytorch-Lightning 是一个很好的库,或者说是pytorch的抽象和包装。它的好处是可复用性强,易维护,逻辑清晰等。缺点也很明显,这个包需要学习和理解的内容还是挺多的,或者换句话说,很重。如果直接按照官方的模板写代码,小型project还好,如果是大型项目,有复数个需要调试验证的模型和数据集,那就不太好办,甚至更加麻烦了...
I'm not sure what I'm doing wrong here - it crashes with oom after allocating about half of the 24gb. I've tried reducing batch size, num_workers, max_images, size and resolution but i still run into the same thing.
训练 CNN 时，Memory 主要的开销来自于储存用于计算 backward 的activation，一般的 workflow 是这样的 Va...