Keras 显存使用未到最大值就oom / 张生荣

Tensorflow与Keras自适应使用显存方式

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方 ...

初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的 ...

服务器有多张显卡,一般是组里共用,分配好显卡和任务就体现公德了.除了在代码中指定使用的 GPU 编号,还可以直接设置可见 GPU 编号,使程序/用户只对部分 GPU 可见. 操作很简单,使用环境变量 ...

在代码中添加以下两行可以解决: torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 补充:pytorch ...

目录 1.技术背景 2.问题复现 3.解决思路 4.总结概要 1.技术背景笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆 ...

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() ...

今天在测试一个pytorch代码的时候显示显存不足,但是这个网络框架明明很简单,用CPU跑起来都没有问题,GPU却一直提示out of memory. 在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是pyt ...

如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放,此时需要加入如下代码 torch.cuda.empty_cache() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all ...

默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU 内存(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES).通过减少内存碎片,可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU ...

Tensorfow框架下,在模型运行时,设置对显存的占用. 1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_me ...

我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并 ...

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按 ...

下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式. 实验显存到主存我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打开任务管理器查看主存与 ...

对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的.下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程. 实验实验代码如下: import torch from torch ...

使用keras进行训练,默认使用单显卡,即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡,也只是占满了显存,再设置tf.GPUOptions(allow_gro ...

我们在使用GPU资源进行训练的时候,可能会发生资源耗尽的情况,那么在在这种情况,我们需要对GPU的资源进行合理的安排,具体使用办法如下: 框架:Tensorflow和Keras 方法 import t ...

场景:某台机器上有三块卡,想同时开三个程序,放到三块卡上去训练. 策略:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.py就可以指定程序在某块卡上训练. 补充知识:keras ...

使用Keras如果要使用大规模数据集对网络进行训练,就没办法先加载进内存再从内存直接传到显存了,除了使用Sequence类以外,还可以使用迭代器去生成数据,但迭代器无法在fit_generation里 ...