解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。

使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下：

try:
  output = model(input)
except RuntimeError as exception:
  if "out of memory" in str(exception):
    print("WARNING: out of memory")
    if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
      torch.cuda.empty_cache()
  else:
    raise exception

测试的时候爆显存有可能是忘记设置no_grad, 示例代码如下：

  with torch.no_grad():
    for ii,(inputs,filelist) in tqdm(enumerate(test_loader), desc='predict'):
      if opt.use_gpu:
        inputs = inputs.cuda()
        if len(inputs.shape) < 4:
          inputs = inputs.unsqueeze(1)

      else:
        if len(inputs.shape) < 4:
          inputs = torch.transpose(inputs, 1, 2)
          inputs = inputs.unsqueeze(1)

以上这篇解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)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。

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