pytorch限制gpu内存 / 张生荣

Pytorch GPU内存占用很高,但是利用率很低如何解决

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

以下实验是我在百度公司实习的时候做的,记录下来留个小经验. 多GPU训练 cifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练 cifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训 ...

Pytorch多GPU运行设置可用GPU环境变量.例如,使用0号和1号GPU' os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1' 设置模型参数 ...

一. 指定一个gpu训练的两种方法: 1.代码中指定 import torch torch.cuda.set_device(id) 2.终端中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 pyt ...

背景在公司用多卡训练模型,得到权值文件后保存,然后回到实验室,没有多卡的环境,用单卡训练,加载模型时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载模型,所以会出现加载错误. 原因 Da ...

问题用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作. 思路于是我想到了一个代替方法,玩过单片机点灯的同学都知道,灯的亮度是 ...

这几天在一机多卡的环境下,用pytorch训练模型,遇到很多问题.现总结一个实用的做实验方式: 多GPU下训练,创建模型代码通常如下: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES ...

目录一.问题源起二.开发环境三.Tensorflow针对GPU内存的分配策略四.问题分析验证五.GPU分配策略分析六.扩展一.问题源起从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败 ...

问题描述有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU ...

anaconda命令行下检查: (base) PS C:\Users\chenxuqi> conda deactivate PS C:\Users\chenxuqi> conda acti ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gp ...

看代码吧~ import torch print(torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.c ...

我使用的是tensorflow-gpu (1.2.1)和Theano (0.9.0),2个4G显存Nvidia Quadro M2000 GPU. 1. theano: ValueError: Cou ...

前言 PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理,然后再转为Tensor,但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址,这关系到整个网络的更新.本篇就In-palce操作,拷贝操作中 ...

在使用交叉熵损失函数的时候,target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的. 如果target是这样的[batchszie,1]就会出现上述的错误. 改一下试试 ...

前言最近使用 Numpy包与Pytorch写神经网络时,经常需要两者彼此转换,故用此笔记记录码代码时踩(菜)过的坑,网上有人说: Pytorch 又被称为 GPU 版的 Numpy,二者的许 ...