模型训练为什么会out of memory / 张生荣

解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题

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() ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

记录训练过程 history=model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_split=0.1) ...

keras 中fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_sp ...

记录训练过程中的每一步的loss变化 if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.form ...

TensorBoard是用于可视化图形和其他工具以理解.调试和优化模型的界面. 它是一种为机器学习工作流提供测量和可视化的工具. 它有助于跟踪损失和准确性.模型图可视化.低维空间中的项目嵌入等指标. ...

目录一.假如训练集表现不好 1.尝试新的激活函数 2.自适应学习率 ①Adagrad ②RMSProp ③ Momentum ④Adam 二.在测试集上效果不好 1.提前停止 2.正则化 3.Dro ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

目录学习前言 slim是什么 slim常用函数 1.slim = tf.contrib.slim 2.slim.create_global_step 3.slim.dataset.Dataset 4 ...

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试,有两种方法:第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中,中情况比较简单:第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中.本文将讲解第二 ...

解决tensoflow如何在已训练模型上继续训练fineturn的问题. 训练代码任务描述: x = 3.0, y = 100.0, 运算公式 x×W+b = y,求 W和b的最优解. # -*- ...

深度学习中,模型训练一般都需要很长的时间,由于很多原因,导致模型中断训练,下面介绍继续断点训练的方法. 方法一:载入模型时,不必指定迭代次数,一般默认最新 # 保存模型 saver = tf.trai ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ 注释讲解版: # Classifier example import numpy as np # for reproducibility np.random. ...

前言最近开始学习深度学习相关的内容,各种书籍.教程下来到目前也有了一些基本的理解.参考Keras的官方文档自己做一个使用application的小例子,能够对图片进行识别,并给出可能性最大的分类. ...

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺 ...

简介 AMP:Automatic mixed precision,自动混合精度,可以在神经网络推理过程中,针对不同的层,采用不同的数据精度进行计算,从而实现节省显存和加快速度的目的. 在Pytorch ...

目录学习前言讲解构架模型训练的流程 1.设置参数 2.读取数据集 3.建立ssd网络. 4.预处理数据集 5.框的编码 6.计算loss值 7.训练模型并保存开始训练学习前言 ……又看了很久 ...

目录 Paddle模型性能分析Profiler 1.使用Profiler工具调试程序性能 1.1 使用cifar10数据集卷积神经网络进行图像分类 1.1.1 获取性能调试前模型正常运行的ips 1. ...

一.概述及完整代码对MNIST(MixedNational Institute of Standard and Technology database)这个非常简单的机器视觉数据集,Tensorfl ...

近期做了一些反垃圾的工作,除了使用常用的规则匹配过滤等手段,也采用了一些机器学习方法进行分类预测.我们使用TensorFlow进行模型的训练,训练好的模型需要保存,预测阶段我们需要将模型进行加载还原使 ...