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...
3,32,32).to(device)# 进行前向传播outputs=model(inputs)# 查看模型在GPU上的内存占用情况allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated(device=device)cached_memory=torch.cuda.memory_cached(device=device)
#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...
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。 代码...
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。 2.1.1Reserved 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 Bloc...
这一优化需要修改两行代码。首先,我们在数据加载器中把pinn_memory置为 True。 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32,shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) 然后,我们将主机到设备的内存传输(在训练函数中)修改为non-blocki...
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,...
[1] Train Large, Then Compress: Rethinking Model Size for Efficient Training and Inference of Transformers [2] ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models [3] DeepSpeed: Extreme-scale model training for everyone - Microsoft Research [4] Megatron-LM: Training Multi-Billion ...
import torch model = torch.nn.Linear(1024,1024, bias=False).cuda() print(torch.cuda.memory_allocated()) 打印出来的数值为4194304,刚好等于1024×1024×4。 2. 前向传播过程 结论:显存增加等于每一层模型产生的结果的显存之和,且跟batch_size成正比。 inputs = torch.tensor([1.0]*1024).cuda() # ...
模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n,这是一个典型的sequential-net,自上而下很顺畅,我们可以看到我们输入的是一张224x224x3的三通道图像,可以看到一张图像只占用150x4k,但上面标注的是150k,这是因为上图中在计算的时候默认的数据格式是8-bit而不是32-bit,所以最后的结果要乘上一个4。