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模型的数据是放在内存还是显存
星星89757
2016-11-30 03:03:17
机器学习，深度学习，GPU方案探索中遇到问题，如题。
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模型的数据是放在内存还是显存
机器学习，深度学习，GPU方案探索中遇到问题，如题。
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【
模型
训练】
数据
在各个硬件上的流存
数据
最终被加载到 GPU 的
内存
中，在这里进行
模型
的训练。是 PyTorch 中的一个类，它负责以批次的方式迭代地加载
数据
，并支持多线程
数据
预处理，这可以大大加速
数据
的准备过程。这里需要注意的是，
数据
从磁盘到 CPU ...
pytorch 将
数据
集加载到
内存
后再训练
当我们
数据
比较大时，加载
数据
，然后再将
数据
丢到
模型
中训练时，有时候由于IO的原因，绝大部分时间
放在
了加载
数据
上，这时为了提高
模型
的训练速度，，详细间代码下面是一个图片分类的
数据
集 原理很简单，在第一次...
NVIDIA GPU
内存
结构
模型
常量
内存
数量有限，一共仅有 64 KB，由于有缓存，常量
内存
的访问速度比全局
内存
高，但得到高访问速度的前提是一个线程束中的线程(一个线程块中相邻的 32 个线程)要读取相同的常量
内存
数据
。如果每个线程使用了过多的...
当
显存
不够时是否会调用共享GPU
内存
？
在用pycharm做一个
模型
训练时，想着能否同时再跑一个
模型
进行训练，但是发现
显存
已经不足1G了，于是就产生了上述的问题，在
显存
已然不足情况下能否通过占用共享GPU
内存
再对第二个深度学习
模型
进行训练？ 测试 1、...
计算 Python 代码的
内存
和
模型
显存
消耗的小技巧
了解Python代码的
内存
消耗是每一个开发...本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils这两个库可以帮助我们了解
内存
和
显存
的消耗。 memory_profiler pip install memory_profiler#Load it
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
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CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。
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