torch.onnx.export（）显存爆炸

`torch.onnx.export()` 可能会导致显存爆炸的原因通常是因为模型太大了，因为在导出 ONNX 格式的过程中，需要将所有的模型参数和计算图都存储在内存中。如果模型太大，导出过程可能会占用大量的内存，导致显存爆炸。

以下是一些可能的解决方案：

1. 减小 batch size
尝试减小 batch size，这样可以减少显存的占用。如果您的 batch size 已经非常小了，那么您可以尝试使用分布式训练。

2. 减少模型的大小
如果您的模型非常大，可以尝试使用一些技术来减少模型的大小，例如剪枝、量化或使用更小的模型架构。

3. 使用更大的显存
如果您的显存不足，可以考虑使用更大的显存。如果您正在使用云服务，可以尝试升级您的 GPU 实例，如果您的显卡可以支持，您也可以尝试使用 NVLink 连接多个显卡。

4. 使用混合精度训练
使用混合精度训练可以减少显存的占用，从而避免显存爆炸的问题。

5. 降低模型中的精度
降低模型中的精度可以减少模型的大小，从而减少显存的占用。例如，使用 FP16 代替 FP32，或使用 INT8 代替 FP16。但是，需要注意的是，降低精度可能会影响模型的准确性。需要在精度和准确性之间进行权衡。

相关问题

torch.onnx._export

torch.onnx.export是PyTorch中的一个函数，用于将模型导出为ONNX格式的文件。它接受多个参数，包括模型、输入数据、保存路径等。

首先，你需要导入torch和torchvision库。
然后，你可以使用torch.onnx.export函数来将模型导出为ONNX文件。你需要提供模型对象、输入数据（dummy_input）、保存路径（f='alexnet.onnx'）、输入名称（input_names）、输出名称（output_names）和opset_version（版本号）等参数。

如果提供的模型是torch.nn.Module类型，torch.onnx.export函数会自动将其转换为torch.jit.ScriptModule类型。然后，它会将模型和输入数据导出为ONNX文件。

下面是一个示例代码：
import torch
import torchvision

# 创建模型对象
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)

# 准备输入数据
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 定义输入和输出名称
input_names = ['input']
output_names = ['output']

# 导出模型为ONNX文件
torch.onnx.export(model, dummy_input, f='alexnet.onnx', verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names, opset_version=10)

上述代码会将预训练的AlexNet模型导出为ONNX文件，并保存为alexnet.onnx。输入名称为'input'，输出名称为'output'，使用的opset版本号为10。

请注意，torch.onnx.export函数不支持所有类型的模型，只支持torch.nn.Module、torch.jit.ScriptModule和torch.jit.ScriptFunction类型的模型。

torch.onnx.export怎么导出script

要使用torch.onnx.export导出script，需要遵循以下步骤：
1. 将nn.Module转换为ScriptModule，可以使用torch.jit.script。
2. 使用torch.onnx.export导出ScriptModule。
具体来说，可以按照以下代码示例进行操作：

import torch
import torchvision

# 加载模型
model = torchvision.models.resnet18()

# 将nn.Module转换为ScriptModule
script_model = torch.jit.script(model)

# 导出ScriptModule
input_example = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(script_model, input_example, "resnet18.onnx")

在这个示例中，我们首先加载了一个ResNet18模型，然后使用torch.jit.script将其转换为ScriptModule。最后，我们使用torch.onnx.export导出ScriptModule，并将其保存为ONNX文件。