pytorch爆显存

在使用PyTorch训练深度神经网络时，可能会遇到显存不足的情况，这种情况被称为“爆显存”。这通常是由于模型较大，输入数据较多，或者使用的GPU显存较小导致的。以下是几种减少显存使用的方法：
1. 减少batch size：将batch size设置为更小的值可以减少显存使用。
2. 减少模型大小：可以通过减少模型中的参数数量或者使用更小的模型来减少显存使用。
3. 使用梯度累积：将多个小batch的梯度相加，再进行一次参数更新，可以减少显存使用。
4. 释放不必要的变量：在训练过程中，及时释放不必要的变量可以减少显存占用。

相关问题

pytorch减少显存

在PyTorch中减少显存占用有以下几种方法可以尝试：

1. 大幅减少显存占用方法：这包括减少网络模型中卷积层、全连接层和标准化层等参数的数量，因为这些层占用显存较多。而激活层和池化层等本质上是不占用显存的。此外，中间变量如特征图和优化器等也是显存消耗最多的部分。所以，优化网络结构和减少中间变量的数量可以帮助减少显存占用。

2. 小幅减少显存占用方法：
- 使用inplace操作，可以减少内存开销，例如使用`relu(inplace=True)`代替`relu()`。
- 在加载和存储数据时，尽量使用CPU而不是GPU，因为数据加载和存储的过程中不需要使用GPU的计算能力。
- 使用低精度计算，例如使用半精度浮点数（float16）代替单精度浮点数（float32），可以显著减少显存占用。
- 使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算，因为梯度计算会占用显存。
- 及时清理不再使用的变量，可以通过删除变量的引用或使用`del`关键字来实现。
- 对于大型模型或数据集，可以考虑分段计算，即将数据或模型分成较小的块进行计算，以减少显存的压力。

这些方法可以帮助减少PyTorch的显存占用，从而提高显存的利用效率和模型的运行性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [PyTorch 轻松节省显存的小技巧](https://blog.csdn.net/lucifer479/article/details/125849933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [把显存用在刀刃上！17 种 pytorch 节约显存技巧](https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/119107466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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pytorch 清显存

在PyTorch中，清理显存的方法有几种。其中一种方法是使用`torch.cuda.empty_cache()`函数，在每个epoch开始时释放不需要的显存资源。这个函数可以清空PyTorch的CUDA缓存，释放显存资源，从而减少显存占用。

另外一种方法是通过删除模型变量和清空CUDA缓存来释放显存。可以使用`del`关键字删除不再使用的模型变量，并调用`torch.cuda.empty_cache()`函数清空CUDA缓存。这样可以释放被占用的显存资源，从而解决PyTorch训练和测试时可能出现的显存溢出问题。

此外，还有一些其他的方法可以减少显存的占用。例如，使用一些带有`inplace`参数的函数（如ReLU、LeakyReLU等）可以对传入的Tensor进行就地修改，减少多余显存的占用。另外，在加载和存储数据时，如果可以使用CPU进行操作而不是GPU，也可以减少显存的占用。

综上所述，清理显存的方法包括使用`torch.cuda.empty_cache()`函数、删除模型变量和清空CUDA缓存、以及使用一些方法来减少显存的占用。这些方法可以帮助解决PyTorch中的显存占用问题。