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...
在CV领域,两种比较常见的memory format是channels first (NCHW) 和channels last (NHWC)。以前做过的一个项目是优化一个叫Neon的AI框架,这个框架比较小众,它的memory format很特殊,是CHWN,这个格式对training很友好(N = 64, 128, 256 ... )。 Fig-1是CF和CL的一个示意图,假设Tensor 'A'的shape是[2, 3...
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...
memory_format(int[] size, *, ScalarType? dtype=None, Layout? layout=None, Device? device=None, bool? pin_memory=None, MemoryFormat? memory_format=None) -> Tensor"); return table->callUnboxed<Tensor, IntArrayRef, const TensorOptions &, c10::optional<MemoryFormat>>(size, options, memory...
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...
importorg.pytorch.MemoryFormat;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.OutputStream;importandroidx.appcompat.app.AppCompatActivity;publicclassMainActivityextends AppCompatActivity{@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstance...
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...
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) ...
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。