pytorchclassmemorytorch模型 之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里,以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中,我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况,分析出我们如何正确
Pytorch-Memory-Utils These codes can help you to detect your GPU memory during training with Pytorch. A blog about this tool and explain the details :https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-memory-usage-track Usage: Putmodelsize_estimate.pyorgpu_mem_track.pyunder your current working directory ...
2、在DataLoader中使用多个工作程序并固定内存。使用时torch.utils.data.DataLoader，请设置num_workers > 0，而不是默认值0，和pin_memory=True，而不是默认值False。英伟达高级工程师Szymon Micacz使用了4个工作程序和固定内存，在单个训练时期内将速度提高了两倍。需要注意的是，在选择worker数量时，建议将设置为可...
2. 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时，设置 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不是默认值 False。 参考文档：https://pytorch.org/docs/stable/data.html 来自 NVIDIA 的高级 CUDA 深度学习算法软件工程师 Szymon Micacz 就...
以下是相关的代码,目前代码依然有些地方需要修改,等修改完善好我会将完整代码以及使用说明放到github上:https://github.com/Oldpan/Pytorch-Memory-Utils 请大家多多留意。 需要注意的是,linecache中的getlines只能读取缓冲过的文件,如果这个文件没有运行过则返回无效值。Python 的垃圾收集机制会在变量没有应引用的时候...
train_sampler=Nonetrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)for...
2. 在DataLoader中使用多个辅助进程并页锁定内存 在使用 torch.utils.data.DataLoader时，令 num_workers > 0，而不是默认值 0，同时设置 pin_memory=True，而不是默认值 False。至于为什么这么做，这篇文章会给你答案。根据上述方法，Szymon Micacz在四个 worker 和页锁定内存的情况下，在单个epoch中实现了 2 ...
使用更高效的数据结构:例如,使用torch.utils.data.DataLoader的pin_memory=True参数,可以将数据从CPU预加载到GPU内存中,从而减少CPU到GPU的数据传输开销。 自定义Dataloader:通过自定义Dataloader,我们可以控制数据的加载和处理方式。例如,可以使用torch.utils.data.dataset.Dataset的getitem和len方法来控制加载数据的量和方...
简单来说,pin_memory指的是一种特殊的内存区域,用于存储从CPU转移到GPU的数据。当我们将数据放入pin_memory时,数据会自动从CPU内存移动到GPU内存,并且在此过程中保持数据在内存中的连续存储。这种特性可以减少数据传输的开销,从而显著提高数据加载的速度。 那么,如何使用pin_memory参数呢?在创建DataLoader时,我们可以将...
2:对于DataLoader函数而言: torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, multiprocessing_context=None) ...