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解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

2019-11-25 11:55:23
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供稿:网友

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武林网。

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