解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

Pytorch GPU运算过程中会出现：“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常，这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器，且累加梯度信息的缘故，用官方的说法就是："accumulate history across your training loop"。在默认情况下，开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的，所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息。

下面举个栗子：

上代码：

total_loss=0
for i in range(10000):
  optimizer.zero_grad()
  output=model(input)
  loss=criterion(output)
  loss.backward()
  optimizer.step()
  total_loss+=loss
  #这里total_loss是跨越循环的变量，起着累加的作用，
  #loss变量是带有梯度的tensor，会保持历史梯度信息，在循环过程中会不断积累梯度信息到tota_loss，占用内存

以上例子的修正方法是在循环中的最后一句修改为：total_loss+=float(loss)，利用类型变换解除梯度信息，这样，多次累加不会累加梯度信息。

局部变量逗留导致内存泄露

局部变量通常在变量作用域之外会被Python自动销毁，在作用域之内，不需要的临时变量可以使用del x来销毁。

在设计Linear Layers 的时候，尽量让其规模小点

对于nn.Linear(m,n)这样规模的线性函数，他的空间规模为O(mn),除此规模的空间来容纳参数意外，还需要同样规模的空间来存储梯度，由此很容易造成GPU空间溢出。

相关的进程管理bash cmd

nvidia-smi监控GPU，

watch -n 1 nvidia-smi实时监控GPU，

watch -n 1 lscpu实时监控CPU，

ps -elf进程查看，

ps -elf | grep python查看Python子进程，

kill -9 [PID]杀死进程PID。

Referance:

Pytorch documentations

以上这篇解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • 关于pytorch多GPU训练实例与性能对比分析

    以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练 在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件 nohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh $cmd 2>&1 1>>log.cf50_2GPU & 修改 –gres=gpu:

  • 在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子

    pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gpu上. pytorch中的Tensor和Module可以指定gpu运行,并且可以指定在哪一块gpu上运行,方法非常简单,就是直接调用Tensor类和Module类中的 .cuda() 方法. import torch from PIL import Image import torch.nn as

  • pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试的方法

    如下所示: device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")#第一行代码 model.to(device)#第二行代码 首先是上面两行代码放在读取数据之前. mytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码 然后是第三行代码.这句代码的意思是将所有最开始读取数据时的tersor变量copy一份到device所指定的GPU上去,之后的运算都在GPU上

  • pytorch使用指定GPU训练的实例

    本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块gpu上初始化,并且会占用一定空间的显存.这种情况下,经常会出现指定的gpu明明是空闲的,但是因为第0块gpu被占满而无法运行,一直报out of memory错误. 解决方案如下: 指定环境变量,屏蔽第0块gpu CUDA_VISIBLE_DEVICES = 1 main.py 这句话表示只有第1块

  • 将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法

    最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考 环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言 大家知道,在深度学习中使用GPU来对模型进行训练是可以通过并行化其计算来提高运行效率,这里就不多谈了. 最近申请到了实验室的服务器来跑程序,成功将我简陋的程序改成了"高大上"GPU版本. 看到网上总体来说少了很多介绍,这里决定将我的一些思考和工作记录下来. 1. 如何进行迁移 由于我使用的是Pytorch写的模型,网上给

  • 解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题

    Pytorch GPU运算过程中会出现:"cuda runtime error(2): out of memory"这样的错误.通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your training loop".在默认情况下,开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的,所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息. 下面举个栗子: 上代

  • 解决PHP里大量数据循环时内存耗尽的方法

    解决PHP里大量数据循环时内存耗尽的方法

    最近在开发一个PHP程序的时候遇到如下一问题: PHP Fatal error: Allowed memory size of 268 435 456 bytes exhausted 错误信息显示允许的最大内存已经耗尽.遇到这样的错误起初让我很诧异,但转眼一想,也不奇怪,因为我正在开发的这个程序是要用一个foreach循环语句在一个有4万条记录的表里全表搜索具有特定特征的数据,也就是说,一次要把4万条数据取出,然后逐条检查每天数据.可想而知,4万条数据全部加载到内存中,内存不爆才怪. 毕竟编程这

  • Pytorch训练网络过程中loss突然变为0的解决方案

    问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 output channels (classes) Bilinear upscaling INFO: Creating dataset with 868 examples INFO: Starting training: Epochs: 5 Batch size: 8 Learning rate: 0.001

  • 解决Android加壳过程中mprotect调用失败的原因分析

    目录 问题原由 调用mprotect修改内存失败的现象 mprotect调用失败的原因分析 两种可行的解决方案 小结 问题原由 函数抽取壳是当前最为流行的DEX加壳方式之一,这种加壳方式的主要流程包含两个步骤:一.将DEX中需要保护的函数指令置空(即抽取函数体):二.在应用启动的过程中,HOOK 类的加载过程,比如ClassLinker::LoadMethod函数,然后及时回填指令. 笔者在实现抽取壳的过程中遇到了一个问题,即在步骤二回填指令之前,需要先调用mprotect将目标内存设置为“可写

  • 解决Python httpx 运行过程中无限阻塞的问题

    目录 Python httpx 运行过程中无限阻塞 1.通过 pm2 部署脚本 2.通过装饰器给函数设置一个最大执行超时时间 python爬虫httpx的用法 请求方式 Python httpx 运行过程中无限阻塞 requests 模块只支持 http1,在遇到 http2 的数据接口的时候(某乎的搜索接口),需要采用支持http2 请求的模块(如 httpx.hyper). 本文是针对 httpx 在请求数据时,出现无限阻塞问题的一些处理方法. httpx 的 timeout 有 bug,会

  • 解决Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题

    解决Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题

    最近,发现个人博客的Linux服务器,数据库服务经常挂掉,导致需要重启,才能正常访问,极其恶心,于是决心开始解决问题,解放我的时间和精力(我可不想经常出问题,然后人工重启,费力费时). 分析问题 发现问题以后,首先使用 free -m 指令查看当前服务器执行状况: 可以看到我的服务器内存是2G的,但是目前可用内存只剩下70M,内存使用率高达92%,很有可能是内存使用率过高导致数据库服务挂断. 继续看详细情况,使用 top 指令: 然后再看指令输出结果中详细列出的进程情况,重点关注第10列内存使用

  • Python 解决logging功能使用过程中遇到的一个问题

    现象: 生产中心进行拷机任务下了300个任务,过了一阵时间后发现任务不再被调度起来,查看后台日志发现日志输出停在某个时间点. 分析: 1.首先确认进程存在并没有dead. 2.然后用strace –p看了一下进程,发现进程卡在futex调用上面,应该是在锁操作上面出问题了. 3.用gdb attach进程ID,用py-bt查看一下堆栈,发现堆栈的信息大致为:sig_handler(某个信号处理函数)->auroralogger(自定义的日志函数)->logging(python的logging

  • 理解Java中的内存泄露及解决方法示例

    理解Java中的内存泄露及解决方法示例

    本文详细地介绍了Java内存管理的原理,以及内存泄露产生的原因,同时提供了一些列解决Java内存泄露的方案,希望对各位Java开发者有所帮助. Java内存管理机制 在C++ 语言中,如果需要动态分配一块内存,程序员需要负责这块内存的整个生命周期.从申请分配.到使用.再到最后的释放.这样的过程非常灵活,但是却十分繁琐,程序员很容易由于疏忽而忘记释放内存,从而导致内存的泄露. Java 语言对内存管理做了自己的优化,这就是垃圾回收机制. Java 的几乎所有内存对象都是在堆内存上分配(基本数据类型

  • JS类库Bindows1.3中的内存释放方式分析

    我在前段时间介绍过IE中JavaScript脚本Memory Leak的问题,后来在几位热心网友的讨论下,基本认可了内存泄露的事实和原理.在小规模的测试case下,本来都达到了基本避免IE中脚本的ML问题.可是近来发现只以"仔细"来防止IE中脚本ML似乎是非常困难的一件事情,难道开始的讨论有错误吗? 何谓"仔细"呢?就是说在有对象相互引用的时候,在对象丢弃时(不一定是页面refresh)断开彼此的引用链,特别是脚本中创建的对象和DHTML中的对象间的引用:清除HTM

  • 关于maven使用过程中无法导入依赖的一些总结

    目录 maven使用过程中无法导入依赖的一些总结 maven不自动导入依赖问题 解决办法 maven使用过程中无法导入依赖的一些总结 作为一名java开发的新手,在学习中难免遇见各种问题,在此总结一下. 在使用maven过程中总是碰见某些依赖导不进去的问题,本人使用的是idea2017.maven3.2版本,通过网上搜索和自己的经验归纳为一下几点: 1.settings.xml文件中远程仓库地址的设置 在maven仓库的配置文件中,一般设置远程仓库地址为阿里云的私服,国外的网站也可以就是比较慢,

随机推荐