模型的数据是放在内存还是显存 [问题点数:20分]

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浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小
前言亲,<em>显存</em>炸了,你的显卡快冒烟了!想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一。OUT OF MEMORY,显然是<em>显存</em>装不下你那么多的<em>模型</em>权重还有中间变量,然后程序奔溃了。怎么办,其实办法有很多,及时清空中间变量,优化代码,减少batch,等等等等,都能够减少<em>显存</em>溢出的风险。但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础,如何去计算我们所使用的<em>显存</em>。学会如何计算出来我们设计的<em>模型</em>以及中间变量所占<em>显存</em>...
CUDA编程(五)关注内存的存取模式
CUDA编程(五)关注<em>内存</em>的存取模式 除了通过Block继续提高线程数量来优化性能,这次想给大家先介绍一个访存方面非常重要的优化,同样可以大幅提高程序的性能,即通过尽可能的连续操作<em>内存</em>,减少<em>内存</em>存取方面的时间浪费。 通过最终的结果我们可以看到,看似不起眼的一个小改进(尽可能的去连续操作<em>内存</em>),竟然有这近7倍的性能提升,所以希望大家记住这个优化。
CNN卷积神经网络内存占用计算
转自:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#case http://n2value.com/blog/memory-requirements-for-convolutional-neural-network-analysis-of-brain-mri/ VGGNet in detail. Lets break dow
TensorFlow和Keras解决大数据内存溢出问题
NVIDIA DLI 深度学习入门培训 | 特设三场!4月28日/5月19日/5月26日一天密集式学习  快速带你入门阅读全文&amp;gt;正文共5771个字,1张图,预计阅读...
tensorflow使用GPU训练时的显存占用问题
最近用GoogleNet (inception-v3)做fine-tune训练时,遇到了一个问题。当我选择单个GPU训练时候,服务器中所有的GPU<em>显存</em>都会被占满,如下图所示:     出现以上问题的原因是tensorflow在训练时默认占用所有GPU的<em>显存</em>。     可以通过以下方式解决该问题: 1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数
Keras解决OOM超内存问题
如果在Keras内部多次使用同一个Model,例如在不同的<em>数据</em>集上训练同一个<em>模型</em>进而得到结果,会存在<em>内存</em>泄露的问题。在运行几次循环之后,就会报错OOM。解决方法是在每个代码后面接clear_session()函数,显示的关闭TFGraph,再重启。详情参考 https://keras.io/backend/#backend-functions。from keras import backend as
tensorflow显存、载入模型、优化器(个人笔记)
使用tensorflow遇到的几个问题: 1.gpu<em>显存</em>占用问题 2.tensorflow restore部分<em>模型</em>的问题 3.修改LSTMCell的问题 4.运行Optimizer时占用巨大<em>显存</em> 着实让人头疼。
显存与纹理内存详解 .
根据桌面>右键属性>设置>高级>适配器,可知当前电脑的显卡名,显卡<em>内存</em>(也叫<em>显存</em>)。<em>显存</em> 为什么重要?                             1, 系统 <em>内存</em>只是暂时存放<em>数据</em>的地方,不能处理<em>数据</em>;要想显示<em>数据</em>,还得把<em>数据</em>传输到显卡<em>内存</em>里!                           2, 每个3D 显卡实际只有有限的<em>内存</em>(常见的有2、16、32、64、128MB),而
Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的一个解决方案
Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆<em>显存</em>,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<em>模型</em>实在太大,那也没办法。 使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if &quot;out of...
NN模型设置--减小训练时的内存/显存占用
1)kennel_stride   一种技术是使用较大的步幅来进行卷积内核,也就是说,我们应用不是每个像素的平铺卷积,而是每两个或四个像素(stride为2或4),以便产生较少的输出<em>数据</em>。   这通常用于输入层,因为这些使用大部分<em>内存</em>。   当然,大stride通常是配合大的kenel_size一起使用;而使用大的kenel_size是为了扩大感受野。   为什么在第一层的stride要这么大? ...
tensorflow入门(二)---tensorflow显存管理
在运行Tensorflow上面的blog的小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满<em>显存</em>别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflo
Ubuntu 16 释放显存的方法——深度学习模型关闭异常导致的现存占满
 在跑深度学习的时候,有时候由于关闭程序的不规范,导致<em>显存</em>一直被占用,以致于下一次跑网络的时候会出现现存不足的情况。在这种情况下可以使用如下指令:    kill -9 PID     PID这里应该由具体你想关闭哪个占用<em>显存</em>的程序的PID号代替,输入指令: watch -n 1 nvidia-smi     即可查看哪些程序占用了多少<em>显存</em>,如下图:       那么如果我想结束...
深度学习中 GPU 和显存分析
深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: <em>显存</em>和 GPU 等价,使用 GPU 主要看<em>显存</em>的使用? Batch Size 越大,程序越快,而且近似成正比? <em>显存</em>占用越多,程序越快?
tensorflow-gpu 和cpu使用训练ssd模型感想(显卡内存不足解决办法)
   ssd <em>模型</em>对于GPU ,CPU来说都适用,但是通过我的训练de'd得到的一下经验来说,GPU训练时基本不到1秒每步,而cpu在使用avx2的基础上,训练的每步需要将近1分钟,可想而知GPU训练是cpu训练的60倍左右,这将大大提高大家的训练速度。   而且,之前我yong用cpu版本训练时ssd model训练1000步需要花7-8个小时,现在用GPU只需要10分钟就足以,由此可见,对于...
显卡显存内存显存的区别
本文转自:http://guoqiang.name/?p=42 要弄清楚这个问题,首先要知道什么是地址映射,为什么平时我们说<em>内存</em>地址空间,而不是说<em>内存</em>空间。因为实模式下,20根地址线,最多可以寻址1M<em>内存</em>,也就是我们有1M的地址资源,这1M的地址我们除了用来寻址物理<em>内存</em>外,还要用它来寻址访问BIOS ROM,还有各种外设的ROM(因为计算机体系中并没有提供其他的手段来访问这些ROM).这样,1M
pytorch计算模型显存占用率和节省内存技巧
计算<em>模型</em>的<em>显存</em>占用率 如何计算<em>模型</em>以及中间变量的<em>显存</em>占用大小可以参考此文。 如何在Pytorch中精细化利用<em>显存</em>,牺牲计算速度减少<em>显存</em>用量,将计算过程分为两半,先计算一半<em>模型</em>的结果,保存中间结果再计算后面一半的<em>模型</em>。 再次浅谈Pytorch中的<em>显存</em>利用问题(附完善<em>显存</em>跟踪代码),借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于<em>显存</em>的变化情况,分析出我们如何正确释放多...
gpu显存模型文件的关系
知乎上分析得很好的一篇文档 https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973
使用GPU训练大神经网络之 显存控制策略与提升
本文是“[PPoPP18] SuperNeurons:Dynamic GPU Memory Management for Training Deep Neural Networks”的论文阅读笔记,论文、talk视频PPT等详见作者主页:https://linnanwang.github.io/ 参考资料: https://linnanwang.github.io/ How to Optim...
卷积神经网络中参数量的计算与模型占用显存的计算
本文转自@花花知乎用户的文章片段「七夕的礼物」: 一日搞懂卷积神经网络,详细内容请看原作者的详细描述! 以前总看见别人说某某神经网络参数量有多少,大概占用多大的<em>显存</em>等等描述,但心里却并不知道为什么是这么多,今天看到这篇文章,大体上有了一定的理解。 参数量的计算: 「VGG Network」,牛津大学VGG实验室设计的架构,将AlexNet的8层提高到了...
显卡有自己的显存内存ram中也有一块叫显存,比如A0000开始的那一段,我想问一下这两个显存是一码事吗?
显卡有自己的<em>显存</em>,<em>内存</em>ram中也有一块叫<em>显存</em>,比如A0000开始的那一段,我想问一下这两个<em>显存</em>是一码事吗? 要弄清楚这个问题,首先要知道什么是地址映射,为什么平时我们说<em>内存</em>地址空间,而不是说<em>内存</em>空间。因为实模式下,20根地址线,最多可以寻址1M<em>内存</em>,也就是我们有1M的地址资源,这1M的地址我们除了用来寻址物理<em>内存</em>外,还要用它来寻址访问bios 、rom,还有各种外设的rom(因为计算机体系中
Pytorch 节省内存显存的一些技巧
Pytorch中有一些节省<em>内存</em>、<em>显存</em>的技巧,我结合自己的经验以及如下网址所载内容进行描述: 技巧 inplace 操作 比如在relu或者LeakyRelu里面使用inplace,可以减少对<em>内存</em>的消耗;这种操作根据我个人的经验是比较有效的,尤其是在一些ResNet结构单元使用比较多的<em>模型</em>上;具体可以参考下文进行尝试: 比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchnorm 和relu...
GPU 显存 - Caffe 内存优化
Caffe 的一个优化版本 - [caffe-yjxiong](https://github.com/yjxiong/caffe). 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省<em>显存</em>占用, batchsize 可以增加很多. <em>显存</em>优化的 Caffe 主要实现的功能: [memory multiloading]
【Keras】训练时显存out of memory的解决办法——fit_generator函数
问题描述:建立好model之后,用model.fit()函数进行训练,发现超出<em>显存</em>容量(一共有12G) 问题分析:fit()函数训练时,将全部训练集载入<em>显存</em>之后,才开始分批训练。显然很容易就超出了12G 解决办法:用fit_generator函数进行训练fit_generator函数将训练集分批载入<em>显存</em>,但需要自定义其第一个参数——generator函数,从而分批将训练集送入<em>显存</em>def data
D3D中数据显存内存相互拷贝的时间对比
<em>显存</em>到<em>内存</em>(分辨率) 缩放时间(stretchRect) LockRect(调用GetRenderTargetData,空) LockRect(用memcpy复制<em>数据</em>) 400*300 0 15~17 ms <em>数据</em>已经到<em>内存</em>,此项无效 800*600 0 16~18 ms <em>数据</em>已经到<em>内存</em>,此项无效 1920*1080 0 ...
科普帖:深度学习中GPU和显存分析
本文作者陈云。本文原载于作者的知乎专栏——人工智障的深度瞎学之路,AI 研习社授权转载。 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为 “资源” 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: <em>显存</em>和 GPU 等价,使用 GPU 主要看<em>显存</em>的使用?
TensorFlow 显存使用机制
默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见的所有 GPU 的几乎所有 GPU <em>内存</em>(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES)。通过减少<em>内存</em>碎片,可以更有效地使用设备上相对宝贵的 GPU <em>内存</em>资源。 在某些情况下,最理想的是进程只分配可用<em>内存</em>的一个子集,或者仅根据进程需要增加<em>内存</em>使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。 (1)...
caffe显存问题
caffe在test的时候,blob的capacity_这个值是初始化是根据deploy的h和w来确定的,在真正开始跑的时候,可能test的时候输入尺寸并不是deploy的大小,比这个大小小的时候,在reshape之后,由于count_的值小于capacity_导致capacity_并不更新,从而在分配<em>显存</em>的时候,总是对不上,感觉<em>显存</em>多分配了。这是在图像超分遇到的问题,如果不存在这个用法,也就是说...
pytorch显存越来越多的一个潜在原因-- 这个函数还没有在torch.cuda.Tensor中定义
最近在用pytorch跑实验,有如下操作需要用到: (pytorch版本为0.3.1) class SpatialFilter(nn.Module):     def __init__(self,mode=True,sf_rate=0.8):         '''         给定特征图求hot_map         '''         super(SpatialFilter,se...
MXNET是这样压榨深度学习的内存消耗的
原文地址:https://github.com/dmlc/mxnet/blob/master/docs/zh/note_memory.md 最近在学习mxnet,发现mxnet的有些思想挺好,这里试着翻译它的一篇文章,也试着了解减少<em>内存</em>消耗的设计原则,希望这篇文章对大家有帮助。原文链接Squeeze the Memory Consumption of DeepLearning 深度学习的重要主
tensorflow显存不够使用如何解决(windows系统)
本人在跑完训练部分,然后开始跑测试部分出现了以下问题,这个问题困扰了一上午 查看下显卡发现果然几乎用完了,具体查看步骤请参考:https://blog.csdn.net/zhuimengshaonian66/article/details/81286206 其实之前也出现过一次这种问题,忘记怎么解决了,好像是重启,不建议大家去试,因为下面有完美解决这个问题的办法 我是在 main...
Tensorflow设置显存自适应,显存比例
用惯了theano.再用tensoflow发现一运行<em>显存</em>就满载了,吓得我吃了一个苹果。 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是翻墙找了下问题的解决方法,原来有两种 1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config
GPU和显存的关系
gpu和<em>显存</em>类似于,cpu和<em>内存</em>的关系。<em>显存</em>用来存放<em>模型</em>,<em>数据</em>,<em>显存</em>越大,所能够运行的网络就越大。GPU是计算单元,用来进行数值计算。 神经网络的<em>显存</em>占用包括: 1)<em>模型</em>参数的<em>显存</em>占用:只有有参数的层才会有<em>显存</em>占用,这部分的<em>显存</em>占用和输入无关,<em>模型</em>加载完之后就会占用有参数的层包括:卷积层,全连接层,BatchNorm,Embedding层。无参数的层:激活层sigmoid(sigmoid,re...
gpu显存(全局内存)在使用时数据对齐的问题
全局存储器,即普通的<em>显存</em>,整个网格中的任意线程都能读、写全局存储器的任意位置。存取延时为400-600 clock cycles,非常容易成为性能瓶颈。访问<em>显存</em>时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte。如果没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,降低访存性能。
tensorflow 运行时内存持续增长(溢出)
     tensorflow 训练部分代码几乎都采用循环,如果在循环中用到tf的op操作,就会导致节点越来越多,图的大小也不停的增大,故而<em>内存</em>会持续增长常见情况有几种1、sess.run(a+b)      写成sess.run(add_a_b)最好2、tf.train.Saver()    保存<em>模型</em>时候,不要直接写tf.train.Saver().save()/restore(),这样也会导致...
pytorch 显存逐渐增大
在训练过程中,<em>显存</em>随着batch的增加而增大,特别是在预测的时候. 这时候可能是因为在训练过程中存储的数组是添加的而不是覆盖的.例如在预测过程中将所有结果逐渐添加保存到一个list中,导致list越来越大,占用的<em>显存</em>越来越多,从而导致oom或者卡死现象. 如果一定要使用添加数组,可以考虑使用np.save分布存储,再使用np.load读取,这样就不会添加进<em>显存</em>. 使用 torch.cuda...
mxnet 显存优化
现状:基于 mxnet 开发的深度学习应用比 tensorflow 等框架 占用的<em>显存</em>更少、运行更快; mxnet 官方网站有一篇文章介绍了 mxnet 在<em>显存</em>方面的优化,以下概括大意: 使用同一个图去计算前向预测和反向传播<em>还是</em>显式地指定反向传播路径?Caffee,CXXNet,Torch 选择了前者,Theano,CGT,mxnet 选择了后者,同时 mxnet 也支持类似前者的情况;使用后...
Caffe tensorflow和keras跑动程序时限制GPU所占显存和强制使用cpu
应用场景:       在实验室或者公司时,一般会遇到服务器紧张的情况。在这种情况下,可以通过限制GPU所占<em>显存</em>来使得一台服务器可以同时跑几个<em>模型</em>,当然,土豪实验室或者公司不用担心这个问题。 由于暂时只接触了Caffe,Tensorflow和keras,现只提供这三种深度学习框架的控制方法。 解决办法:       对于caffe而言,默认不是占满GPU全部的<em>显存</em>,而是通过网络设置batc...
Zookeeper数据内存模型和磁盘存储
一、<em>内存</em>结构        类似Unix的文件系统,Zookeeper在<em>内存</em>中维护着一个树形层级结构,只不过没有目录,每个节点被成为znode.znode可以存放<em>数据</em>,并有自己的访问权限列表和关联的统计信息(stat).         然而Zookeeper是用来设计作为协同服务的,而不是用于大容量<em>数据</em>存储。虽然每个znode上的<em>数据</em>上限是1M.即便如此,我们<em>还是</em>不推荐开发人员按照这个上限来使用...
一种利用web服务实现模型常驻内存的简单方法
利用python的web服务快速实现<em>模型</em>常驻<em>内存</em>,本方法很low,但是真的很快速,半个小时都能实现。 1、背景 前段时间有这样一个需求,通过php接收微信服务器发送来的消息,然后把消息发送给python功能逻辑处理程序。在前期是直接使用php调用python程序,python程序进行<em>模型</em>加载,消息处理,然后返回给php。利用这种流程,处理过程不慢都难。但是还必须得按照这样的流程走,于是...
TensorFlow和Keras解决数据量过大内存溢出
将上万张图片的路径一次性读到<em>内存</em>中,自己实现一个分批读取函数,在该函数中根据自己的<em>内存</em>情况设置读取图片,只把这一批图片读入<em>内存</em>中,然后交给<em>模型</em>,<em>模型</em>再对这一批图片进行分批训练,因为<em>内存</em>一般大于等于<em>显存</em>,所以<em>内存</em>的批次大小和<em>显存</em>的批次大小通常不相同。 Tensorlow 在input.py里写get_batch函数。 def get_batch(X_train, y_train, img_w, im...
利用D3D抓取显存数据
如何抓取<em>显存</em>的<em>数据</em>呢?在linux下直接通过FB就好,但是在windows下面不是那么好搞的? 这里看到了一些方法,还没有经过验证。 microsoft 提供的D3D SDK是用来进行3D建模和利用GPU运算的一组接口的集合, D3D SDK至少有两个优点: 1、提供了一种3D建模的构架,程序员可以很容易的用这种构架来建模自己的3D<em>模型</em> 2、提供了一种GPU和CPU并行运算的
为什么显卡在内存中的映射是0b8000H
作者:北极链接:https://www.zhihu.com/question/269649445/answer/351632444来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。<em>显存</em>基地址虽然是人为确定的,但真要追究原因的话,<em>还是</em>可以找到一些原因的。首先,16位时代8086的寻址范围是0000:0000~FFFF:000F,最早划给RAM的区域是640KB,范围000...
显存占用地址空间的问题
<em>显存</em>占用地址空间的问题    要求配置的机子<em>内存</em>为3G,<em>显存</em>1G,由于<em>显存</em>和<em>内存</em>的容量都比较大,担心<em>显存</em>会占用<em>内存</em>的地址空间,导致<em>内存</em>的容量并不会被全部的使用。关于这个问题的讨论,分为以下三个部分:<em>显存</em>否会占用地址空间;<em>显存</em>是否会占用<em>内存</em>的地址空间;如何解决这个问题。一 <em>显存</em>否会占用地址空间要回答这个问题,必须要先了解两个概念:“物理<em>内存</em>”和“地址空间”。其一“物理<em>内存</em>”:一般常说的物
Mysql存储及索引
MySQL存储引擎包括:MyISAM引擎,MyISAM Merge引擎,InnoDB引擎,Memory引擎,NDB引擎,Archive引擎,CSV引擎,Federated引擎,Blackhle引擎,NDB Cluster引擎,Falcon引擎,SolidDB引擎,PBXT引擎,Maria引擎和其它引擎。建表时,选择合适的存储引擎很重要,如果到后期再更换将会很麻烦。这里,我们只介绍常用的三种存储
faster rcnn训练过程内存占用
faster rcnn训练过程<em>内存</em>占用曾经达到15.5g,而我的<em>内存</em>是16g
(原)tensorflow中函数执行完毕,显存不自动释放
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/te...
查看windows显卡内存详细信息
方式一:打开运行(Windows+R),输入DXDIAG,打开DirectX诊断工具可以看到显卡是AMD Radeon HD 7000 series,但是没有具体显卡信息,这个型号是AMD在2013年主推的ATI的入门级独显系列,其中涵盖了高、中、低端,7700系列以下属于低端;7700系列和7800系列属于中端,7900属于高端。为了查看显卡详细信息,可采用以下方法打开鲁大师—>硬件检测—>显卡信
Lucene03---索引位置的优化(内存和磁盘配合使用)
在前面的http://xdwangiflytek.iteye.com/blog/1391510 文章里我们使用Lucene3.5做了一个Demo,在Demo中我们实现了一个创建索引和搜索的功能。那么我们现在在回过头来看看在上面的Demo中,我们是将索引的位置<em>放在</em>本地磁盘中的,在上面最开始我也说了索引的位置可以是本地磁盘也可以是<em>内存</em>中,那么我们可以想想,如果索引<em>放在</em><em>内存</em>中会怎么样?简单点来想,肯定是
Pytorch释放显存占用
如果在python内调用pytorch有可能<em>显存</em>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 unoccupiedcached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in ot...
TensorFlow训练模型,指定GPU训练,设置显存,查看gpu占用
1 linux查看当前服务器GPU占用情况:nvidia-smi  周期性输出GPU使用情况: (如设置每3s显示一次GPU使用情况) watch -n 3 nvidia-smi   效果如下:    2  指定GPU训练,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定    如果要指定第2块GPU训练,可以在python代码中如下指定:import os os.environ['CUDA...
使用redis服务存放数据,发现在内存和磁盘都有,如何定义redis中的key
可以实现存放<em>数据</em>的有redis、memcache、ssdb等 redis能够实现持久化,将<em>数据</em>序列化到本地磁盘可供备份,有容灾的效果。当服务器断电或其他故障重新启动redis服务后,可以读取磁盘中被持久化的<em>数据</em>。 这一点我们可以通过redis前台启动观察,控制台上有日志记录(带有RDB字样的内容),这个过程就是将redis<em>内存</em>中的<em>数据</em>写到磁盘上。 为防止<em>数据</em>丢失,需要将 Redis 中的<em>数据</em>从<em>内存</em>...
TensorFlow使用显存的设置
TensorFlow默认情况下训练会占用全部<em>显存</em>。 可以设置参数来修改<em>显存</em>使用情况。 设置使用<em>显存</em>比例 在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的<em>显存</em>比例,如下所示: 假如有12GB的<em>显存</em>并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory...
Shader 学习笔记(二) CPU和GPU之间的通信
渲染流水线的起点是CPU  即应用阶段 一.把<em>数据</em>加载到<em>显存</em>中 二.设置渲染状态 三.调用Draw Call   一     渲染所需的<em>数据</em>从硬盘最终加载到<em>显存</em>中,在渲染时可以快速的访问这些<em>数据</em>。  <em>显存</em>对于显卡的访问速度更快,大多数显卡对于<em>内存</em>没有直接的访问权限。                                                      注意
tensorflow 训练时内存溢出问题
我最近在尝试写FCN时,用了两层5*5的卷积和两层5*5的反卷积,训练<em>数据</em>是2000张图片,每次循环输入一张图片,输出一个数字表示本次循环结束,发现程序越跑越慢,原因是<em>内存</em>持续增大了。网上搜了一下发现,没几个是对的,于是只能自己填坑(有个sess.graph.finalize()的,没用)。于是debug,发现每次循环输入图片后,每张图片前向传播产生的中间map都会保存下来,不会被清理掉(就是说每
数据福音!BERT在极小数据下带来显著提升的开源实现
作者丨金立达单位丨笨鸟社交 AI Lab学校丨英国帝国理工学院研究方向丨自然语言处理、知识图谱标注<em>数据</em>,可以说是 AI <em>模型</em>训练里最艰巨的一项工作了。自然语言处理的<em>数据</em>标...
排序应该在数据还是在应用程序中进行?
在网站开发中,究竟是在<em>数据</em>库(DB)中排序好,<em>还是</em>在应用程序中排序更优,这一直是个很有趣的话题。DBANotes.net博主,在<em>数据</em>库方面比较有研究的冯大辉就这一问题日前和读者明灵(Dragon)做了探讨,本文是关于该问题的总结。 问:请列出在PHP中执行排序要优于在MySQL中排序的原因? 答:通常来说,执行效率需要考虑CPU、<em>内存</em>和硬盘等的负载情况,假定MySQL服务器和PHP的服务器都已
tensorflow中GPU相关设置解决显存不足
1.<em>显存</em>不足时报错如下:E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:359] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORE tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:326] could not destroy cudnn hand...
pytorch 训练正常,测试显存爆掉问题解决
pytorch 训练正常,测试<em>显存</em>爆掉问题解决Intropytorch versioncudnn versionpytorch训练正常但是在预测的时候<em>显存</em>爆掉,错误信息如下暂时解决方法:[参考链接](https://discuss.pytorch.org/t/strange-gpu-memory-behavior-strange-memory-consumption-and-out-of-memo...
jupyter notebook 用完占着显存不释放解决办法
nvidia-smi 每次用完jupyter ,明明已经退出了,但<em>还是</em>占着<em>显存</em>,用nvidia-smi查看,发现确实pyhton命令还在占着全部<em>显存</em>的进程 找到那个对应的PID, 执行kill命令,比如进程号PID是5186 kill 5186就可以了 ...
xgboost 训练大数据内存不够 out of memory
       如果要训练(测试)的样本很多,达到上百上千万,单机载入不了<em>内存</em>时,可以采用如下方法: 1、生成libsvm文件        将要处理的<em>数据</em>分批(比如一次读10000行/个样本)读入<em>内存</em>,缺失值填充、特征过程等处理完毕之后,使用sklearn.datasets.dump_svmlight_file()将其转为libsvm<em>数据</em>格式保存到磁盘;libsvm格式也是每行一个样本,所以多...
osg场景中模型的大小匹配问题(续再谈osg中的树)
在场景中树的问题解决后,原以为就快要结束了。可没想到硬是半路又杀出一个头疼的问题。再换过地形后,导入osg场景中的各个<em>模型</em>大小不匹配!具体情况就是osg场景中的一个房子或一棵树就可能遮盖了整个地形。刚开始时还不知道怎么回事,只是奇怪,怎么所有的房子和树都挤在一起了,地形不见了?经过一番折腾后才明白原来地形太小了,所以所有的房子和树就挤在一起了,而地形也就被房子盖住了。看到这,你也许会说只要把地形放
Nvidia CUDA入门程序
程序是CUDA的入门程序,供初学CUDA的朋友参考。总计4个程序,分别是普通浮点型变量<em>内存</em><em>显存</em>拷贝、一维浮点型变量<em>内存</em><em>显存</em>拷贝、二维浮点型变量<em>内存</em><em>显存</em>拷贝、结构体变量<em>内存</em><em>显存</em>拷贝。
GPU显存管理
GPU<em>显存</em>管理   GPU:有两种方式访问GDDR5,一种是HUB统一接口进行分配,另一种是直接调Controller,比如Depth block,color block,texture block等都是直接Controller。直接调用的方式肯定快一些,我觉得这是对像纹理这样比较大块的内容的特殊照顾,显卡的<em>内存</em>结构除了有物理上的结构以外,肯定还有逻辑上的划分。把物理<em>内存</em>分成大小适中的逻...
【深度学习】为什么深度学习需要大内存
介绍深度学习中<em>内存</em>的开销来源,以及降低<em>内存</em>需求的几种解决方案。
OpenGL缓冲区对象之VBO
Vertex Buffer Object介绍
CUDA内存分配
<em>内存</em>分配详解  http://blog.163.com/liulijuan_llj/blog/static/177843275201153102339612/
AGP显存内存显存三种内存的解释
三种<em>内存</em>AGP<em>内存</em>(非本地<em>显存</em>),<em>显存</em>(本地<em>内存</em>),系统<em>内存</em>,其中我们都知道系统<em>内存</em>就是咱那<em>内存</em>条,那这AGP<em>内存</em>是个啥玩意啊?其实是因为在以前显卡<em>内存</em>都很小,那时<em>还是</em>在<em>显存</em>是16M,32M为主流的时候,如果你运行一个需要很多纹理的3D程序,那么<em>显存</em>一会就不够用了,那该咋办呢?只好问系统<em>内存</em>借点用用了!这就是AGP<em>内存</em>的由来,在我们电脑BIOS中有个设置AGP Aperture的选项,这里就是设置
cuda debug 查看显存中变量
用工程自带的简单数组加法测试。 一、打开start CUDA debug 二、打开CUDA warp watch 及CUDA info 三、就可以查看kernel中(<em>显存</em>)的变量了
多卡服务器下隐藏部分 GPU 和 TensorFlow 的显存使用设置
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 CUDA_VISIBLE_DEVICES 即可。 具体来说,如果使用单卡运行 Python 脚本,则可输入 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.p...
LightRNN:高效利用内存和计算的循环神经网络
选自arXiv.org机器之心编译摘要循环神经网络(RNN)已经在许多自然语言处理任务上取得了最出色的表现,比如语言建模和机器翻译。然而当词汇量很大时,RNN <em>模型</em>会变得很大(可能超过 GPU 最大的<em>内存</em>能力),这样训练将变得很低效。在这项工作中,我们提出一种全新的方法来解决这一挑战。其中的关键思想是使用二分量(2-Component(2C))共享的词表征的嵌入(embedding for wor
多字节数据内存(或显存)和寄存器上存放顺序
多字节<em>数据</em>在<em>内存</em>、<em>显存</em>(N卡)和寄存器(N卡)上的存放顺序。   char4 dog; dog.x ...   第1个字节 dog.y .... 第2个字节 dog.z ..... 第3个字节 doz.w ...... 第4个字节 ?
【CUDA开发】CUDA面内存拷贝用法总结
【CUDA开发】CUDA面<em>内存</em>拷贝用法总结标签(空格分隔): 【CUDA开发】主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示:CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.sr
Tensorflow显存溢出
报错信息 一直是 InternalError: Dst tensor is not initialized. 然后显示一大堆信息,通过谷歌大部分找到的就是 GPU <em>显存</em>溢出。然后 加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Environment Variable Syntax                               Results CUDA_VISIBL
tensorflow 动态分配内存以及设置使用那块gpu的方法
动态<em>内存</em> config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess = tf.Session(config=config) 如何控制GPU资源率 (参考:http://blog.csdn.net/u012436149/article/details/53837651) allow growth c
显存 内存 使用量估计 卷积神经网络 convolution torch finput
如何估算深度卷积神经网络的<em>显存</em>/<em>内存</em>消耗量torch7中是可以打印显示深度神经网络中各个神经网络层的<em>内存</em>占用情况,既每个Tensor的配置情况,比如batch大小为16的时候:nn.SpatialConvolution(3,4,4,4,2,2,1,1) -- cpu { padW : 1 nInputPlane : 3 output : FloatTensor - size: 16x4x
堆在ROM还是RAM?
写在前面: 2018年前的最后一天班,临时总结一下程序在整个嵌入式芯片的运行过程与所涉及到的堆栈问题 从头说起 普通的嵌入式芯片分为处理器cortex-m4、闪存Flash、<em>内存</em>RAM。其中我们编译成机器码的bin文件是直接烧写进Flash,(后续想要做OTA空中升级的朋友们,只需要修改Flash里面的二进制文件就可以对之前的固件进行升级)。 程序开始启动 当系统上电后根据BOOT的...
oracle 临时表的数据放在内存,还是放在硬盘上?
请问,用CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE TAB_2 AS SELECT * FROM TAB_1 建立的临时表,它的<em>数据</em>是<em>放在</em><em>内存</em>,<em>还是</em><em>放在</em>硬盘上?
获取显存一帧数据并保存为pnm格式图片
#include &amp;amp;lt;stdio.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;unistd.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;sys/types.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;sys/stat.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;fcntl.h&amp;amp;gt; #include &amp;amp;lt;sys/ioctl.h&amp;a
VGGNet 内存占用分析
转自:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#case VGGNet in detail. Lets break down the VGGNet in more detail as a case study. The whole VGGNet is composed of CONV layers that perform 3x3
操作显存数据(1601)
本文为《汇编语言程序设计》1102小节例程。点击链接…进课程主页。任务:显示信息的一种“直接”方式——例:编程序,在屏幕的中间,白底蓝字,显示‘Welcome to masm!’ 程序:assume cs:codeseg, ds:datasg datasg segment db 'welcome to masm!' datasg endscodeseg segment start: ; 初始
问题:显卡占用高,但使用率低
cuda_visible_devices 设置可见gpu,但是会将整个gpu占满,Gpu的实际使用率很低。使用tf.configproto.gpu_optional.allow_growth属性设为True时就可以文明使用gpu。<em>数据</em>读取满,影响计算速度...
Pytorch内存泄露(僵尸进程)解决办法
nvidia-smi         发现<em>内存</em>泄露问题,即没有进程时,<em>内存</em>被占用fuser -v /dev/nvidia*         发现僵尸进程ps x |grep python|awk '{print $1}'|xargs kill        杀死所有僵尸进程命令解读:ps x: show all process of current usergrep python: to get ...
【CUDA】CUDA编程:主机内存与CUDA常量存储器的数据传输
下面的例子复制主机存储器的数组到常量存储器中。 __constant__ float constData[256]; float data[256]; cudaMemcpyToSymbol(constData, data, sizeof(data)); cudaMemcpyFromSymbol(data, constData, sizeof(data)); __device__ float dev...
深度学习的显存与显卡等
https://blog.csdn.net/liusandian/article/details/79069926 科普帖:深度学习中GPU和<em>显存</em>分析     https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 浅谈深度学习:如何计算<em>模型</em>以及中间变量的<em>显存</em>占用大小   https://blog.csdn.net/qq_2866...
Keras - GPU ID 和显存占用设定
Keras - GPU ID 和<em>显存</em>占用设定 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<em>显存</em>, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能.因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和<em>显存</em>自动按需分配.
OSG — 内存管理策略
OSG和OpenGL的主要区别之一是OSG提供了组织空间场景的功能。OSG把空间场景和场景中的所有物体都组织在一棵树下。根节点代表整个场景,由根节点出发可以遍历场景中的所有物体。这个实现很简单了,如果我是这棵场景树的设计者,首先想到的就是,定义这个的节点类: class gNode{ public:     virtual ~gNode();      void addChild(gNode* pChild); private:<
关于显存地址问题 .
转自:http://hi.baidu.com/xylemily/blog/item/0293a18c0cf283e2f11f3667.html 为什么有些书说<em>显存</em>首地址为A00000,有的说再B8000? 显示模式不同。  我记得B800是单色  A000是彩色(图形?) 我想你是在dos下编写吧:)  不同的显示模式首地址不一样  a000000l通常是0X13  b8000那是
什么变量在堆内存里存放,什么变量在栈内存里存放
堆和栈的区别 (stack and heap)一般认为在c中分为这几个存储区 1栈 - 有编译器自动分配释放 2堆 - 一般由程序员分配释放,若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 3全局区(静态区),全局变量和静态变量的存储是<em>放在</em>一块的,初始化的全局变量和静态变量在一块区域,未初始化的全局变量和未初始化的静态变量在相邻的另一块区域。 程序结束释放。 4另外还有一个专门放常量的地方
事实证明显存容量它就是个没什么用的属性
当然了,我事先声明一下。这个帖子素材是转自游民星空的。 同时这个测评是单卡的。 注意:虽然标题本人没有注明是单卡。但标题字数限制。请各位理解 所以本帖子要论证的问题不是“<em>显存</em>容量它就是个没什么用的属性”  而是“<em>显存</em>容量在单卡情况下它就是个没什么用的属性” ----------------------------------------------------------
解决Mask RCNN训练时GPU内存溢出问题
首先自己是个小白对于如何使用GPU跑程序这个学习了一下: (1)使用的是putty,安装了Anaconda这个IDE环境,用的conda install tensorflow-gpu安装的GPU版本tf,之前只是安装了tf并没有选择GPU版本。安装完GPU版本的tf,可以进入python环境导入import tensorflow as tf 进行测试一下,如果没有报错即为成功。 (2)并在自己...
查看GPU显存 使用率
watch -n 0.2 nvidia-smi 主要关注GPU-Util Memory-Usage 0.2表示每隔0.2秒刷新一次终端的显示结果。 上面的表格中: 第一栏的Fan:N/A是风扇转速,从0到100%之间变动。有的设备不会返回转速,因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温。 第二栏的Temp:是温度,单位摄氏度。 第三栏的Perf:是性能状态,从P0到P12...
CUDA调试经验(内存分配异常)
CUDA语言在调试的过程有时会碰到下面的一些情况,断点调试到cudaMalloc, cudaMemcpy, cudaThreadSynchronize不能走到下一步,而是跳到程序的最开始,会突然黑屏,显卡驱动出现故障,屏幕出现雪花,蓝屏重启等。 这些情况一般是显卡出现泄漏,出现了
一次内存显存的优化
图片磁盘中的格式,bmp没有压缩,png,tga,jpeg等都是压缩格式!<em>内存</em>中,<em>显存</em>中都是ARGB_8888,GL_RGBA格式。 优化Tips: 避免使用小纹理,采用256*256,将尽可能多标注打包到一个大纹理中,减小纹理空间浪费,成倍减小draw call!
Tensorflow 在训练中的内存溢出以及线程安全问题
tensorflow
Tensorflow占用GPU显存问题
我使用Pytorch进行<em>模型</em>训练时发现真正<em>模型</em>本身对于<em>显存</em>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<em>显存</em>,并且不手动终结程序的话<em>显存</em>并不释放(我有两个序贯的<em>模型</em>,前面一个跑完后并不释放占用<em>显存</em>)(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727),这一...
浅谈CUDA零拷贝内存
今天看到有小伙伴提出了“零拷贝”的问题,由于本人以前用的也比较少,了解不多,因此打算好好研究一番,现做些总结。         零拷贝<em>内存</em>是一种特殊形式的<em>内存</em>映射,它允许你将主机<em>内存</em>直接映射到GPU<em>内存</em>空间。因此,因此对GPU上的<em>内存</em>解引用时,如果是基于GPU的,那么就获得全局<em>内存</em>的高速带宽;如果GPU代码读取一个主机映射变量,它会提交一个PCI-E读取事务,主机会通过PCI-E总线返回<em>数据</em>。
CPU-缓存-内存+GPU-显存+效率+速度+执行
1、给定CPU的参数,如何从理论上计算他的访存时间。 2、如何根据GPU的参数指标计算他的访存时间。 3、如何知道PCIe的传输速率。 3、CPU和GPU运算一次+、-、*、/、~、&、|、^、&&、||、!所需要的时间或者时钟周期。
keras 对于大数据的训练,无法一次性载入内存,使用迭代器
说明:我是在keras的官方demo上进行修改https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py 1、几点说明,从文件中读入<em>数据</em>,会降低GPU的使用率,如果能够直接将<em>数据</em>载入<em>内存</em>,GPU的使用率会比较高。下面进行对比: 全部<em>数据</em>载入<em>内存</em>,GPU的使用率: 使用队列,边读<em>数据</em>边进行训练: 结论:
内存不够解决大数据问题
在研究、应用机器学习算法的经历中,相信大伙儿经常遇到<em>数据</em>集太大、<em>内存</em>不够用的情况。 这引出一系列问题: 怎么加载十几、几十 GB 的<em>数据</em>文件? 运行<em>数据</em>集的时候算法崩溃了,怎么办? 怎么处理<em>内存</em>不足导致的错误? 本文将讨论一些常用的解决办法,供大家参考。 处理大型 ML <em>数据</em>文件的七种思路 1. 分配更多<em>内存</em> 有的机器学习工具/库有默认<em>内存</em>设置,比如 Weka...
关于SpringBoot bean无法注入的问题(与文件包位置有关)
问题场景描述整个项目通过Maven构建,大致结构如下: 核心Spring框架一个module spring-boot-base service和dao一个module server-core 提供系统后台<em>数据</em>管理一个module server-platform-app 给移动端提供rest<em>数据</em>接口一个module server-mobile-api 其中server-platform-app 与
网上书店系统下载
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用于插入ASP.net的Web页面的第三方编辑器,包括工具栏等功能。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/Alexanderlc/2145298?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/Alexanderlc/2145298?utm_source=bbsseo[/url]
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