36. 在上面的代码中,SimpleCNN是一个简单的卷积神经网络,get_model_memory_in_mb函数用于计算模型的总内存占用量,包括参数和激活值。通过调用模型并随机输入数据,我们可以得出最终的内存占用量。 结果解读 运行上述代码后,将输出模型的内存使用情况,例如: Model memory usage: 0.32 MB 1. 这个结果表明,该模型在前...
#下面的type_size是4,因为我们的参数是float32也就是4B,4个字节print('Model {} : params: {:4f}M'.format(model._get_name(), para * type_size / 1000 / 1000)) 对上述含义的说明:https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch 二torchsummary 1.pip install torchsummary安装 2. import...
计算中间层激活占用内存的一个方法是通过模型的前向传播过程: defget_activation_memory(model,input_size):# 构造输入数据input_tensor=torch.randn(input_size).to(device)# 记录中间层激活的内存activations=[]defhook_fn(module,input,output):activations.append(output.nelement()*output.element_size())hooks=...
用户创建 tensor 申请显存时,会先从 tensor size 对应未分配显存的 pool 中查找是否有满足 size 要求的 Block,如果没有才会向 GPU 申请新的 Segment 显存块。 2.1.1 Reserved Memory——Segment 首先观察【显存申请流程图】中第一个黄色三角形的右侧部分,即当前未分配显存的池子中没有满足 tensor size 要求的 Bl...
load_state_dict(model_zoo.load_url(model_url, map_location=map_location)) 1.2.1.3 缺点 单进程、效率慢 不支持多机情况 不支持模型并行 1.2.1.4 注意事项 此处的batch_size 应该是每个GPU的batch_size的总和 1.2.2 方式二:torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(推荐) 1.2.2.1 多进程执行多卡训练,...
最后对图片进行归一化，并且设置batch_size=64 定义训练和测试函数 def train_model(model,loss_func,optimizer,train_dataloader,val_dataloader,epochs=10): model.train() #Training loop. for epoch in range(epochs): model.train() for images, target in tqdm(train_dataloader): images,...
vocab_size, num_hiddens, device =len(vocab),256, d2l.try_gpu() num_epochs, lr =500,1num_inputs = vocab_size lstm_layer = nn.LSTM(num_inputs, num_hiddens) model = d2l.RNNModel(lstm_layer,len(vocab)) model = model.to(device) ...
model=nn.DataParallel(model) 通过上述这些优化策略,我们可以有效地降低GPU显存的占用,避免"out of memory"错误的发生。然而,在实际应用中仍需要根据具体情况进行试验和调整,以达到更好的性能和稳定性。 当应用PyTorch进行图像分类任务时,可以通过以下示例代码来展示如何优化GPU显存占用,避免"out of memory"错误。
数据加载器用于批量加载数据,batch_size参数设置每个批次的样本数,shuffle参数表示是否随机打乱数据集顺序,num_workers参数表示并行加载数据的进程数。 ●定义神经网络模型Model,该模型继承自torch.nn.Module。模型包含三个线性层和Sigmoid激活函数。在__init__方法中,定义了模型的层结构,而forward方法描述了数据在模型中...
其他答主的Trickst都很好用，不过大部分都是减少 Model 的内存，这里贴一个能够减少 DataLoader 内存使用...