export TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async怎么再python中使用

时间: 2023-08-05 22:09:57 浏览: 134
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浅谈tensorflow之内存暴涨问题

在 Python 中使用 `export` 命令无法设置环境变量，需要使用 Python 的 `os` 模块来设置。 可以使用以下代码在 Python 中设置环境变量 `TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async`： ```python import os os.environ['TF_GPU_ALLOCATOR'] = 'cuda_malloc_async' ``` 这样设置后，在 Python 中调用 TensorFlow 时生效。如果需要永久设置这个环境变量，可以将上述代码添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.bash_profile` 文件中，并执行以下命令使其立即生效： ```bash source ~/.bashrc # or source ~/.bash_profile ``` 需要注意的是，这个环境变量只有在使用 GPU 训练时才会生效，对于 CPU 训练无效。另外，这个环境变量的设置可能会对训练速度和显存使用效率产生影响，因此需要根据实际情况进行调整。
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要设置环境变量 TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async，可以在 Terminal 中使用以下命令： bash export TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async 这样设置后，可以在 Python 脚本中调用 TensorFlow 时生效。...

2023-06-09 14:36:39.705522: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:479] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 768.00MiB (rounded to 805306368)requested by op AddV2 If the cause is memory fragmentation maybe the environment variable 'TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async' will improve the situation.

这个警告是 TensorFlow ...警告中提到可以尝试设置环境变量 TF_GPU_ALLOCATOR=cuda_malloc_async 来解决内存碎片化的问题，进而提高显存使用效率。如果这个警告频繁出现，可以考虑减小模型规模或者使用更大的显存。

分析class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.process_list = [] def allocate(self, process, request_size): block_start = -1 end = -1 memory_view = self.allocator.memory_view() i = 0 while i < 256: if memory_view[i] == None: if end < 0: end = i if (memory_view[i] is not None) and (end >= 0): move_lenght = i - end k = memory_view[i] for j in self.process_list: if j == k: a = j.get_memory() j_start = a[0] self.allocator.free_memory(j) length_area = j.block j_start = j_start - move_lenght self.allocator.allocate_memory(j_start, length_area, j) memory_view = self.allocator.memory_view() i = -1 break end = -1 i = i + 1 memory_view = self.allocator.memory_view() for j in range(len(memory_view)): # 0~255 if memory_view[j] == None: if block_start < 0: block_start = j if (memory_view[j] is not None) and (block_start >= 0): if j - block_start == request_size: break elif j - block_start < request_size: block_start = -1 self.process_list.append(process) self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process)

构造函数接受一个分配器（allocator）作为输入参数，并将其存储在实例变量self.allocator中。而process_list是一个存储进程的列表，初始为空。allocate函数接受一个进程process和请求的内存大小request_size作为输入...

优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: raise AssertionError('allocation failed')

2. 采用数据结构优化查找：可以使用二叉树等数据结构对内存块进行排序，以便更快地找到符合要求的内存块。 3. 采用空闲内存块链表：对于已经释放的内存块，可以将它们加入一个空闲内存块链表中，以便更快地找到可用...

优化代码class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start else: block_start = None return None

在这个代码中，可以考虑将 enumerate(memory_view) 替换为 enumerate(self.allocator.get_free_blocks(request_size)) 来避免遍历整个内存块。这里假设 get_free_blocks 方法会返回所有可以容纳请求大小的内存...

缓存已分配的块class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None block_size = 0 i = 0 while i < len(memory_view): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i block_size += 1 if block_size == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return else: block_start = None block_size = 0 i += 1 raise AssertionError('allocation failed')

这段代码实现了一个内存分配器的类 MemoryManager，其构造函数接受一个 allocator 对象作为参数。该类的 allocate 方法接受一个进程对象和请求的内存大小，然后在内存中寻找连续的、未分配的块以分配给该进程。该...

class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: block_start = None return None

方法中通过调用 allocator 的 memory_view 方法获取内存块的视图（memory_view），然后遍历它来查找可用的内存块。如果找到一个空闲的内存块，就记录下它的起始位置（block_start）。如果连续的空闲内存块大小正好...

优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.free_blocks = [(0, allocator)] def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: for j in range(block_start, i + 1): memory_view = list(memory_view) memory_view[j] = process self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) # 调用分配函数 return memory_view else: block_start = None return None

这段代码中可以进行的优化有： 1. 使用列表推导式代替 for 循环 memory_view = [memory_view[i] if memory_view[i] is not None else process for i in range(len(memory_view))] 2. 避免重复的列表转换 ...

使用首次适应算法改写class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() '''这里是写的''' # Find the best fit block for the process best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: # Check if the block is free block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: # Allocate memory for the process block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: # No suitable block found, allocation failed raise AssertionError('allocation failed')

这里的改动在于在 allocate 方法中加入了 self.last_allocated 变量，它表示上一次分配内存时的位置，从这个位置开始向后搜索空闲块，避免在整个内存中搜索。如果在搜索到结尾仍然没有找到适合的块，则从头开始...

使用二叉树改写class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: raise AssertionError('allocation failed')

好的，我可以给你一个使用二叉树改写的示例代码，但需要注意的是，由于你没有提供 allocator 类的具体实现，所以以下代码仅展示了如何使用二叉树来管理内存块的分配和释放，具体实现需要根据你的 allocator 类来进行...

用循环首次适应算法改写代码class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() best_fit_block = None best_fit_size = float('inf') for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: block_size = 0 j = i while j < len(memory_view) and memory_view[j] is None: block_size += 1 j += 1 if block_size >= request_size and block_size < best_fit_size: best_fit_block = i best_fit_size = block_size if best_fit_block is not None: block_start = best_fit_block self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) else: raise AssertionError('allocation failed')

以下是使用循环首次适应算法改写的代码： python class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self....

if config.is_cupy_available: import cupy as cp from cupyx.scipy.ndimage import median_filter as cp_median_filter pool = cp.cuda.MemoryPool(cp.cuda.malloc_managed) cp.cuda.set_allocator(pool.malloc)请完整详细解释一下每一行代码的意思

这段代码是检查是否能够使用cupy模块，如果可以的话就导入cupy...5. cp.cuda.set_allocator(pool.malloc)：设置cupy的内存分配器。 这段代码的作用是为cupy模块的使用做好准备，以便后续的计算能够更加高效地进行。

优化代码class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start else: block_start = None return None

在这个代码中，可以考虑将 enumerate(memory_view) 替换为 enumerate(self.allocator.get_free_blocks(request_size)) 来避免遍历整个内存块。这里假设 get_free_blocks 方法会返回所有可以容纳请求大小的内存...

优化代码优化class MemoryManager: def init(self, allocator): self.allocator = allocator def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i, block in enumerate(memory_view): if block is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) return block_start else: block_start = None return None

可以考虑对循环进行优化，避免...在这个优化版本中，当找到一个可用的内存块时，只需要检查是否满足请求的大小，如果满足则立即进行分配并返回结果；否则继续搜索下一个内存块。这样可以避免不必要的迭代和条件判断。
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