max_split_size_mb prevents the native allocator from splitting blocks larger than this size (in MB). This can reduce fragmentation and may allow some borderline workloads to complete without running out of memory. Performance cost can range from ‘zero’ to ‘substantial’ depending on allocation ...
max_split_size_mb=10max_split_size_bytes=max_split_size_mb*1024*1024 1. 2. 步骤3:将数据集分成多个数据块 然后,我们需要将数据集分成多个数据块。可以使用以下代码将数据集分块: data_blocks=[dataset[i:i+max_split_size_bytes]foriinrange(0,len(dataset),max_split_size_bytes)] 1. 这段代码...
在开始设置max_split_size_mb之前,我们需要导入所需的库: importtorchimporttorchvision 1. 2. 设置max_split_size_mb的流程 开始加载数据集设置max_split_size_mb开始训练 设置max_split_size_mb的具体步骤 第一步:加载数据集 在设置max_split_size_mb之前,我们需要先加载数据集。可以使用PyTorch的torchvision.dat...
环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中指定了一个阈值max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: 需要的 size 小于阈值但查找到的 Block 的比阈值大(避免浪费block); 两方都大于阈值但 block size 比需要的 size 大得超过了 buffer(此处是 20MB,这样最大的碎片不超...
max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的一个重要参数,它定义了当分配一块内存时,CUDA内存分配器可以将其拆分的最大大小(以MB为单位)。通过适当设置这个参数,可以减少显存碎片化的程度。 如何设置max_split_size_mb 在训练脚本开始之前,你需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。这可以通过在命令行中运行...
这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。 setPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:3950importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:3950"...
环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 中指定了一个阈值 max_split_size_mb,有两种情况不会在此步骤分配: 需要的 size 小于阈值但查找到的 Block 的比阈值大(避免浪费block); 两方都大于阈值但 block size 比需要的 size 大得超过了 buffer(此处是 20MB,这样最大的碎片不超过 buffer 大小)。 这里的这个阈值 ma...
OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 5.96 GiB (GPU 0; 14.75 GiB total capacity; 12.05 GiB already allocated; 2.57 GiB free; 12.06 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See docum...
Tried to allocate 5.74 GiB (GPU 0; 5.50 GiB total capacity; 588.00 MiB already allocated; 4.13 GiB free; 588.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and ...
argmax(dim=1) == train_label).sum().item() total_acc_train += acc # 模型更新 model.zero_grad() batch_loss.backward() optimizer.step() # --- 验证模型 --- # 定义两个变量,用于存储验证集的准确率和损失 total_acc_val = 0 total_loss_val = 0 # 不需要计算梯度 with torch.no_grad...