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2024年3月7日发(作者：)
pytorch降低显存的方法
【实用版4篇】
《pytorch降低显存的方法》篇1
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它在进行大规模深度学习模型训练时，可能会占用大量的显存，从而导致显存不足的问题。以下是一些可以用来降低 PyTorch 显存占用的方法：
1. 释放显存占用：在训练过程中，如果显存占用过高，可以使用 ache() 方法来释放显存占用。这个方法会清空
GPU 缓存，从而释放显存空间。
2. 使用 in-place 操作：在训练过程中，尽可能使用 in-place 操作，如 relu 层。in-place 操作可以避免创建新的张量，从而减少显存的占用。
3. 调整网络结构：如果显存占用过高，可以考虑修改网络结构，如减少网络层数、减小张量尺寸等。这样可以减少显存的占用。
4. 使用显存优化库：如 torchvision 中的
netv3large(pretrained=True) 模型，它使用了显存优化技术，可以减少显存的占用。
5. 降低显存频率：如果显卡显存频率过高，可以考虑降低显存频率，从而减少显存的占用。不过，这种方法可能会影响模型的训练速度。
总之，降低 PyTorch 显存占用的方法有很多，具体的方法取决于具体的情况。
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《pytorch降低显存的方法》篇2
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，显存占用可能会成为瓶颈，导致训练速度缓慢或者无法进行。以下是一些可以降低 PyTorch
显存占用的方法：
1. 使用 in-place 操作：在训练过程中，尽可能使用 in-place 操作，如 in-place ReLU。这样可以避免不必要的复制操作，减少显存占用。
2. 使用小型模型：在训练过程中，尽可能使用小型模型，如
MobileNetV3-Large，以减少显存占用。
3. 缓存清理：在训练过程中，如果显存占用过高，可以使用
PyTorch 提供的缓存清理函数 ache() 来清理缓存，释放显存占用。
4. 减少批量大小：在训练过程中，如果显存占用过高，可以适当减少批量大小，以降低显存占用。
5. 使用多卡训练：在训练过程中，如果单卡显存不足，可以考虑使用多卡训练，以增加显存容量。
《pytorch降低显存的方法》篇3
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它支持 GPU 加速计算，但是在使用 GPU 进行计算时，显存占用可能会成为一个问题。以下是一些降低 PyTorch 显存占用的方法：
1. 使用 in-place 操作：在训练神经网络时，使用 in-place 操作可以减少显存的占用。例如，使用 in-place ReLU 操作可以避免创建
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新的 ReLU 表格，从而减少显存占用。
2. 使用小型模型：在训练小型模型时，显存占用通常不是问题，因此可以使用小型模型来减少显存占用。例如，可以使用
MobileNetV3-Large 模型而不是 ResNet-18 模型来训练。
3. 释放显存占用：PyTorch 有时会缓存一些显存，这些显存可能不会被自动释放。在这种情况下，可以使用 ache()
函数来释放显存占用。
4. 优化计算：使用 PyTorch 的 multiheadsPMM() 函数可以优化计算，减少显存占用。该函数可以替换原来的 pmm() 函数，并在计算过程中使用多个头并行计算，从而减少显存占用。
5. 降级 PyTorch 版本：如果显存占用问题很严重，可以考虑降级 PyTorch 版本。可以使用 conda 或 pip 命令来降级 PyTorch 版本。
《pytorch降低显存的方法》篇4
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它在进行大规模深度学习模型训练时，可能会占用大量的显存，导致显存不足的问题。以下是一些可以降低 PyTorch 显存占用的方法：
1. 释放显存占用：在训练过程中，如果显存占用过高，可以使用 ache() 方法来释放显存占用。这个方法会清空
GPU 缓存，从而释放显存空间。
2. 使用 in-place 操作：在计算过程中，尽可能使用 in-place 操作，如 relu 层可以使用 in-place relu 操作。这样可以避免不必要的显存占用。
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3. 减小模型大小：在训练大型模型时，可以尝试减小模型的大小，例如使用更少的卷积层、更少的神经元等。这可以减少模型的显存占用。
4. 调整训练参数：调整训练参数，如学习率、批量大小等，也可以降低显存占用。
5. 使用显存占用较小的库：可以使用一些显存占用较小的库，如 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 等，来代替 PyTorch。
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