在GPU上使用torch.cuda.set_memory_format()方法设置合适的内存格式,以最大程度地利用GPU的计算和内存性能。 使用torch.Tensor.pinned()方法将Tensor固定在CPU的 pinned memory中,以减少CPU和GPU之间的数据传输开销。 在模型训练过程中,使用梯度累积和梯度检查点等技术来减少GPU显存的使用。三、实践经验分享在实际应用...
Memory Format:Logical Order 和 Physical Order Channels First 和 Channels Last 通过strides访问数据 Conv2d中存Memory Format的传递 范例:MaxPool2d 特例I:Upsampling Kernel (CF) 的优化 特例II: VGGM 中 AvgPool3d 的优化 本篇是关于PyTorch CPU性能优化相关的简单入门教程的第一篇。 另外三篇: 马鸣飞:PyTorc...
最近用 Pytorch 训模型的过程中,发现总是训练几轮后,出现显存爆炸 out-of-memory 的问题,询问了 ChatGPT、查找了各种文档。。。 在此记录这次 debug 之旅,希望对有类似问题的小伙伴有一点点帮助。 问题描述: 训练过程中,网络结构做了一些调整,forward 函数增加了部分计算过程,突然发现 16G 显存不够用了。 用nv...
CLASStorch.memory_format torch.memory_format 是一个对象,表示在其上分配或将分配 torch.Tensor 的内存格式。 可能的值为: .torch.contiguous_format:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。 步幅由按递减顺序的值表示。 .torch.channels_last:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。步幅由 strides[0] > strid...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的...
torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 根据input 的形状创建全0张量。 python input= torch.empty(2,3)t_z_l = torch.zeros_like(input) 全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的加速。
)input_data=torch.randn(10,10).to(device)# 检测模型和数据占用的显存大小model_memory=torch.cuda.memory_allocated(device=device)data_memory=input_data.element_size()*input_data.nelement()print("模型占用显存: {} 字节".format(model_memory))print("数据占用显存: {} 字节".format(data_memory))...
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set,batch_size=batch_size,sampler=val_sampler,pin_memory=True,num_workers=nw,collate_fn=val_data_set.collate_fn) 如果有预训练权重的话,需要保证每块GPU加载的权重是一模一样的。需要在主进程保存模型初...
memory_format:返回的tensor所需的内存格式,默认是torch.preserve_format 示例: >>>x=torch.randn(2,3)>>>torch.zeros_like(x)tensor([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]) 7、torch.ones() torch.ones(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) ...