调用pytorch的LogSoftmax后显存暴增 [问题点数:50分]

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Python画log函数图
      import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt x=np.arange(0.05,20,0.05)+0.5 y1=[math.log(a,1.3)+2 for a in x] y2=[math.log(a,1.2)+2 for a in x] y3=[a for a in x] plot1=plt.pl...
torch.clamp()
  torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max],并返回结果到一个新张量。 操作定义如下:       | min, if x_i < min y_i = | x_i, if min <= x_i <= max       | max, if x...
torch max函数
  这个能返回索引,但是是索引序号,原来的数据结构会破坏 torch.max(anch_ious, 1, keepdim=True)[1] 取最大值: torch.max(conf_mask)[0]   二维数组 max获取索引的正确方法:   import torch anch_ious=torch.Tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b=to...
pytorch 损失函数总结
PyTorch深度学习实战 4 损失函数 损失函数,又叫目标函数,是编译一个神经网络模型必须的两个参数之一。另一个必不可少的参数是优化器。 损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数,在机器学习过程中,有多种损失函数可供选择,典型的有距离向量,绝对值向量等。 上图是一个用来模拟线性方程自动学习的示意图。粗线是真实的线性方程,虚线是迭代过程的示意,w1 是第一次迭代的权重,w2 是...
pytorch使用笔记
使用<em>pytorch</em>时,有一些值得注意的地方,记录如下:nntensor和variablennntensor表示张量:一般情况下,一维tensor叫向量,二维tensor叫矩阵,多维tensor叫张量nvariable表示变量:实际上,是一个tensor的高级封装,同时包含了梯度值,且同一个变量的梯度值是累计更新的,需要手动清零。默认设置requires_grad=Falsenparameter表示...
(三)PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
1、softmaxnn函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 nexp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj)n\frac{\exp...
pytorch 训练正常,测试显存爆掉问题解决
<em>pytorch</em> 训练正常,测试<em>显存</em>爆掉问题解决Intro<em>pytorch</em> versioncudnn version<em>pytorch</em>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.<em>pytorch</em>.org/t/strange-gpu-memory-behavior-strange-memory-consumption-and-out-of-memo...
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,当然如果模型实在太大,那也没办法。nn使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:nnntry:n output = model(input)nexcept RuntimeError as exception:n if &quot;out of...
Ubuntu pytorch 程序退出显存释放问题
Ubuntu <em>pytorch</em> 程序退出<em>显存</em>释放问题n在多显卡情况下,<em>pytorch</em>程序在退出时<em>显存</em>可能会没有释放。可以通过在终端运行nvidia-smi查看<em>显存</em>的使用。n解决方法为,在终端:nnfusr -v /dev/nvidia* 查看在gpu上运行的所有程序nkill 所有连号的进程nnnn...
源码编译torch
最近在研究<em>pytorch</em>,但是呢,在安装的时候遇到不少麻烦,特此坐下记录。在ubantu16.04下安装<em>pytorch</em>和Torchvision(conda,pip 均失败后采用源码安装)因为网络原因(墙),用官网的安装办法根本无法安装<em>pytorch</em>,无奈去github看到了源码安装。话不多说,开始安装吧解决方法----源码编译源码包在github上的托管地址为https://github.com/...
torch 常用函数
  norm 范式 import numpy as np np_data=[1,2] torch_data = torch.from_numpy(np.asarray(np_data).astype(np.float32)) # x=torch.Tensor({{1,2,3,4}, {5,6,7,8}}) y = torch.norm(torch_data, 2) # p-范式 print(...
torch 排序
  按box 的x 排序 import torch idx=torch.Tensor(([0.1,0.2,0.5,0.6],[0.05,0.3,0.7,0.8])) a, rank = idx[:,0].sort(0,descending=False) #第2个维度排序 # the rank means origin number's rank in the position prin...
torch.ge,torch.gt,torch.le
torch.ge,torch.gt,torch.le torch.ge torch.ge(input, other, out=None) → Tensor 逐元素比较input和other,即是否 input&amp;gt;=otherinput&amp;gt;=other。 如果两个张量有相同的形状和元素值,则返回True ,否则 False。 第二个参数可以为一个数或与第一个参数相同形状和类型的张量 ...
torch.log函数
  import numpy as np import torch from numpy.core.defchararray import count import math a= math.log(5) print(a) a = torch.linspace(1,5,steps=5) print(torch.log(a))
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.nn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.nn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>.nn使用nntorch.cuda...
Pytorch 节省内存、显存的一些技巧
Pytorch中有一些节省内存、<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:n技巧ninplace 操作n比如在relu或者LeakyRelu里面使用inplace,可以减少对内存的消耗;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模型上;具体可以参考下文进行尝试:nn比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchnorm 和relu...
pytorch 减小显存消耗,优化显存使用,避免out of memory
<em>pytorch</em> 减小<em>显存</em>消耗,优化<em>显存</em>使用,避免out of memorynn本文是整理了大神的两篇博客:nn如何计算模型以及中间变量的<em>显存</em>占用大小:nnhttps://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memorynn如何在Pytorch中精细化利用<em>显存</em>:nnhttps://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-p...
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<em>pytorch</em>跑实验,有如下操作需要用到: (<em>pytorch</em>版本为0.3.1)nnnclass SpatialFilter(nn.Module):n    def __init__(self,mode=True,sf_rate=0.8):n        '''n        给定特征图求hot_mapn        '''n        super(SpatialFilter,se...
pytorch节省显存小技巧
使用<em>pytorch</em>进行文本多分类问题时遇到了<em>显存</em>out of memory的情况,实验了多种方法,主要比较有效的有两种:n1、尽可能使用inplace操作,比如relu可以使用inplace=Truen进一步将BN归一化和激活层Relu打包成inplace,在BP的时候再重新计算。做一步使用<em>pytorch</em>1.0的checkpoint特性n代码与论文参考nmapillary/inplace_abnn...
PyTorch 测试阶段显存爆炸的一个解决方法
with torch.no_grad():n output = self.model(lr)nnn
Pytorch GPU显存充足却显示out of memory解决办法
今天在测试一个<em>pytorch</em>代码的时候显示<em>显存</em>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.n在网上找了很多方法都行不通,最后我想也许是<em>pytorch</em>版本的问题,原来我的<em>pytorch</em>版本是0.4.1,于是我就把这个版本卸载,然后安装了<em>pytorch</em>1.1.0,程序就可以神奇的运行了,不会再有OOM的提示了。虽然具体原因还不知道为何,这里还...
卷积神经网络降低显存消耗方法(可分离卷积Separable Convolution,Pytorch代码示例)
卷积神经网络中的Separable Convolutionn卷积网络运算中非常消耗<em>显存</em>,除了从框架本身考虑节省<em>显存</em>外,也可以从计算方式来入手,这里分享一篇讲分离卷积计算的博客(https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2)n常规的卷积运算n假设输入为64643的这样一个彩色图片,经过一个包含有4个filter的卷积层,最终输出4个通道,设定每一...
pytorch 牺牲计算速度减少显存使用量
牺牲计算速度减少<em>显存</em>使用量nhttps://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-<em>pytorch</em>nn
PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/80607732nn1、softmaxnn函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向...
pytorch计算模型的显存占用率和节省内存技巧
计算模型的<em>显存</em>占用率nn如何计算模型以及中间变量的<em>显存</em>占用大小可以参考此文。n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,先计算一半模型的结果,保存中间结果再计算后面一半的模型。n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...
PyTorch 设置使用GPU
最新人工智能论文:http://paperreading.clubnnCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyn
pytorch gpu 显存 内存 管理 调试 监控 日志
<em>pytorch</em> gpu <em>显存</em>调试n如何运行 gpu_memory_lognimport torchnfrom gpu_memory_log import gpu_memory_lognndtype = torch.floatnN, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10nndevice = torch.device("cuda")nx = torch.randn(N,...
Pytorch 显存规划
前言nn在上篇文章《浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的<em>显存</em>占用大小》中我们对如何计算各种变量所占<em>显存</em>大小进行了一些探索。而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性,去查看我们当前使用的变量所占用的<em>显存</em>大小,以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。nn优化<em>显存</em>nn在Pytorch中优化<em>显存</em>是我们处理大量数据时必要的做法,因为我们并不可能拥有无限的<em>显存</em>...
[Pytorch]深度模型的显存计算以及优化
[Pytorch]深度模型的<em>显存</em>计算以及优化rn rn rn rn 原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memorynn前言n亲,<em>显存</em>炸了,你的显卡快冒烟了!ntorch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/...
解决进程杀死,显存仍在的问题
1、用nvidia-smi也好,top也好都找不到kill掉的进程了,但是<em>显存</em>仍然占用没有被释放,怎么办呢?毕竟top也找不到进程号呀 n用以下指令查找出top没有而他有的进程nnfuser -v /dev/nvidia*nnnn逐个kill掉top中不显示的进程就可以了...
深度学习基础(一) —— softmax 及 logsoftmax
softmax:重新定义了多层神经网络的输出层(output layer),注意仅和输出层有关系,和其他层无关。n我们知道在神经网络的前馈(feedforward)的过程中,输出层的输入(input)为: nzLj=∑kwLjk⋅aL−1k+bLjnz_j^L=\sum_{k}w_{jk}^L\cdot a_{k}^{L-1}+b_j^Ln在 softmax 的机制中,为获得输出层的输出(也即最终的
pytorch学习7:关于显存溢出
cuda runtime error(2): out of memorynn上面这一行应该是最常见的bug之一了。解决这个问题,可以按以下步骤:n第一,检查一下你的显卡的存储是否满足实验要求。n——这里的实验要求不太好界定,基本跑的主干网络多了,应该能有一个大致的估计,vgg16输入224*224的图像batchsize设为多少能占多少<em>显存</em>,resnet5...
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。nn操作很简单,使用环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES 即可。 n具体来说,如果使用单卡运行 Python 脚本,则可输入nnnnCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python my_script.p...
关于GPU资源泄露及解决办法
当在服务器上的GPU运行程序时,想通过Ctrl+C打断程序,但发现结束程序后GPU资源仍然被自己的进程占,此时需要kill掉你之前打断程序的进程,因此需要在命令行输入:npsnn这时则会出现目前仍然在占用的进程号,然后就可以将此号kill掉,需要在命令行输入:nkill -9 进程号nnn...
Pytorch内存泄露(僵尸进程)解决办法
nvidia-smi         发现内存泄露问题,即没有进程时,内存被占用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 ...
错误调试:Ubuntu-Tensorflow ,程序手动结束后,GPU的显存没有被释放
如题:Ubuntu-Tensorflow ,程序被手动强行结束后(win+c),程序所占用的GPU的<em>显存</em>没有被释放掉,影响下次运行,会出现以下错误:nn        failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYnn解决方法:nn       方法1)终端上:sudo kill -...
torch7 删除cuda变量
经常会在torch上会有用到删除变量的操作nnnna = nilnn但是放到cuda上面却不是很奏效nnnn cutorch.setDevice(1)n src1 = torch.CudaTensor(100000,10000,2)nn这个时候会发现<em>显存</em>占用了很大,但是怎么来删掉src1占用的<em>显存</em>呢?nnnnsrc1 = nilncollectgarbage();nn发现这样做不是很奏效,变量虽然...
【原创】如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题
今早kill掉服务器里两个python进程,结果发现GPU的<em>显存</em>并没有被释放。在网上查了各种方法,最后搞定。这是进程被kill掉后<em>显存</em>依旧被占的情景:莫慌~试试以下几步:1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到);2 然后再一个个用kil...
Zero volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage,tensorflow训练时候显存占满,但是执行效率很低,GPU使用率很低。
Tensorflow <em>调用</em>GPU训练的时候经常遇见 ,<em>显存</em>占据的很大,但是使用率很低,也就是Zero volatile GPU-Util but high GPU Memory Usage。rn网上找到这样一个答案,意思就是自己run 的很多东西是没有用的,但是会占据大量<em>显存</em>。rn后来找到问题了,rn 这两个语句,是针对所有的data_x data_y 操作的,而这两个部分又比较大(大概几百兆)所
如何使用tfrecord
怎么使用TF下的tfrecord,讲普通图片和label生成tfrecord格式的数据,详见Github网址:https://github.com/burness/tensorflow-101/blob/master/covert_to_tfrecord/covert_datasets_tfrecord.py
pytorch 显存自适应减少
<em>pytorch</em>在训练时,<em>显存</em>是只会增加不会减少的。如果要动态减少:ntorch.backends.cudnn.enabled = Truentorch.backends.cudnn.benchmark = Truenn不过这样做的后果就是训练会很慢,快赶上CPU的速度了nn...
Python查看GPU已使用的显存
pip安装pynvmlnnpip install nvidia-ml-py3nnn如果是Python2,则pip nvidia-ml-py2nn之后可以在Python3 下使用了nnimport pynvmlnpynvml.nvmlInit()n# 这里的0是GPU idnhandle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)nmeminfo = pynvml...
深度学习机器学习:softmax和log_softmax区分
softmax 函数又称为 normalized exponential function:is a generalization of the logistic function that “squashes” a K-dimensional vector z\mathbf {z} of arbitrary real values to a K-dimensional vector σ(z)\
pyTorch 使用多GPU训练
1.在pyTorch中模型使用GPU训练很方便,直接使用model.gpu()。 n2.使用多GPU训练,model = nn.DataParallel(model) n3.注意训练/测试过程中 inputs和labels均需加载到GPU中 ninputs, labels = Variable(inputs.cuda()), Variable(labels.cuda())nn具体使用参考 pyto...
pytorch版本的R-C3D工作以及扩展
n n n 时序行为检测新工作开展n最近开始的一项新工作,首先是基于R-C3D.<em>pytorch</em>这一部分进行工作(看了下是电子科大的大佬迁移写出来的,确实是在这里救急了,十分感谢)的baseline具体工程见链接。这个方法是结合了C3D的框架还有faster-rcnn的做法来做的一项工作,也就是两个工作的结合。不得不说其实这一块只要是有一个比较好的做法提出,实际上就是把...
使用Tensorflow控制显存暴增
在导入库文件头部加入下面语句:nimport tensorflow as tfnos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0'nconfig = tf.ConfigProto()nconfig.gpu_options.allow_growth = Truensession = tf.Session(config=config)nn分别是指定使用哪一块GPU,继承...
PyTorch节省显存占用方法
1-使用inplace操作nn2-使用混合精度运算nn参考:nn[1]混合精度训练nnhttp://kevinlt.top/2018/09/14/mixed_precision_training/nn[2]<em>pytorch</em>节省<em>显存</em>小技巧nnhttps://blog.csdn.net/yangyang_yangqi/article/details/88051462nn[3]Pytorch有什么节省内存...
nvidia gpu kill进程后,显存仍未清
<em>pytorch</em>设置线程数为8rndataloaders = {x: torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=opt.batchsize,num_workers=8)rnrnkill掉该代码对应的进程后,发现<em>显存</em>仍未清除rn可以使用sudo fuser -v /dev/nvidia*详细查看最近在GPU上运行的进程rn其中:rnfuse...
pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释
在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下:nn首先看看二维tensor的函数的例子:nnnimport torchnimport torch.nn.functional as Fnninput = torch.randn(3,4)nprint(input)ntensor([[-0.5526, -0.0194, 2.1469, -0.25...
pytorch指定使用的单个GPU
使用单个GPUnn直接在代码中加入下面nnnimport osnos.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = &quot;2&quot;nn 
Focal Loss 分类问题 pytorch实现代码(简单实现)
ps:由于降阳性这步正负样本数量在差距巨大.正样本1500多个,而负样本750000多个.要用Focal Loss来解决这个问题.nn首先感谢Code_Mart的博客把理论汇总了下https://blog.csdn.net/Code_Mart/article/details/89736187.并实现了Focal Loss的二分类和多分类的代码并讲解.同时他与xwmwanjy666的讨论更讲清楚了...
PyTorch中使用预训练的模型初始化网络的一部分参数
在预训练网络的基础上,修改部分层得到自己的网络,通常我们需要解决的问题包括: n1. 从预训练的模型加载参数 n2. 对新网络两部分设置不同的学习率,主要训练自己添加的层 n一. 加载参数的方法: n加载参数可以参考apaszke推荐的做法,即删除与当前model不匹配的key。代码片段为:nnnnmodel = ...nmodel_dict = model.state_dict()nn# 1.
《临时笔记》用pytorch踩过的坑
n<em>pytorch</em>的交叉熵nn.CrossEntropyLoss在训练阶段,里面是内置了softmax操作的,因此只需要喂入原始的数据结果即可,不需要在之前再添加softmax层。这个和tensorflow的tf.softmax_cross_entropy_with_logits如出一辙.[1][2]nnReferencen[1]. Why does CrossEntropyLoss include...
pytorch 多GPU训练总结(DataParallel的使用)
这里记录用<em>pytorch</em> 多GPU训练 踩过的许多坑 仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练nn一、官方思路包装模型nnnn这是<em>pytorch</em> 官方的原理图 按照这个官方的原理图 修改应该参照nnhttps://blog.csdn.net/qq_19598705/article/details/80396325nn上文也用dataParallel 包装了optimize...
踩坑:pytorch中eval模式下结果远差于train模式
首先,eval模式和train模式得到不同的结果是正常的。我的模型中,eval模式和train模式不同之处在于Batch Normalization和Dropout。Dropout比较简单,在train时会丢弃一部分连接,在eval时则不会。Batch Normalization,在train时不仅使用了当前batch的均值和方差,也使用了历史batch统计上的均值和方差,并做一个加权平均(mom...
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:nn(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。nn(2)并在自己...
【PyTorch】对验证集进行验证时,报错:Out of memory时的解决方法
训练数据训练过程中不会出现out of memory的,但是在验证的时候随着验证的进行 ,最终出现out of memory的。nn对于测试时out of memory问题nn在训练过程中由于loss.backward() 会将计算图的隐藏变量梯度清除,从而释放空间 而在测试的时候没有这一机制,因此有可能随着测试的进行中间变量越来越多,从而导致out of memory的发生。nn在torch....
PyTorch 大批量数据在单个或多个 GPU 训练指南
在深度学习训练中,我们经常遇到 GPU 的内存太小的问题,如果我们的数据量比较大,别说大批量(large batch size)训练了,有时候甚至连一个训练样本都放不下。但是随机梯度下降(SGD)中,如果能使用更大的 Batch Size 训练,一般能得到更好的结果。所以问题来了:nnn问题来了:当 GPU 的内存不够时,如何使用大批量(large batch size)样本来训练神经网络呢?nn...
iOS SDWebImage多图片同时加载, 内存暴增导致崩溃解决方法
n n n 说实话很喜欢简书这种简单的画面风格, 今天突然心血来潮自己写了写[[SDImageCache sharedImageCache] setShouldDecompressImages:NO];[[SDWebImageDownloader sharedDownloader] setShouldDecompressImages:NO]这两句就能解决问题原理:我遇...
莫烦PyTorch学习笔记(三)——分类
本文主要是用PyTorch来实现一个简单的分类任务。 n编辑器:spyder1.引入相应的吧及建立数据集import torchnfrom torch.autograd import Variablenimport torch.nn.functional as Fnimport matplotlib.pyplot as plt# make fake datann_data = torch.ones(
纪念一下终于搞出来的PyTorch的Multi-GPU使用代码
PyTorch多GPU使用例程import osnimport pdbnimport timenimport torchnimport torch.nn as nnnfrom torch.autograd import Variableclass Timer(object):n """A simple timer."""n def __init__(self):n self
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...
log_softmax和softmax激活函数的使用
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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。数据读取满,影响计算速度...
pytorch多进程加速及代码优化
目标:优化代码,利用多进程,进行近实时预处理、网络预测及后处理:本人尝试了<em>pytorch</em>的multiprocessing,进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信,使用Queue,作为数据传输载体。    manager = Manager()    input_queue = manager.Q...
pytorch轻松计算模型的参数总量、占用显存量以及flops
from torchstat import statnimport torchvision.models as modelsnmodel = models.resnet152()nstat(model, (3, 224, 224))nnnn
gpu 显存占用 与 volatile gpu-util (gpu利用率)
1. https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/543nn2. http://caffecn.cn/?/question/1861nn nngpu占用高,不表示利用率高,tensorflow不设置gpu占用多少的情况下,会默认占满gpunn nn要是需要同时跑几个gpu程序,可以设置tensorflow的最大gpu<em>显存</em>占用,不要设置根据需要增加...
pytorch中查看gpu信息
nntorch.cuda.is_available()ncuda是否可用;nnntorch.cuda.device_count()n返回gpu数量;nnntorch.cuda.get_device_name(0)n返回gpu名字,设备索引默认从0开始;nnntorch.cuda.current_device()n返回当前设备索引;nnnn更多信息:https://<em>pytorch</em>.org/docs/...
【学习笔记】汇编:关于80x86CPU显存的规则
80X86CPU<em>显存</em>存放在B800H:0000-B800H:(160D*25D×2D)即B800H:1F40H之间遵循着偶数位为 ASCII码 奇数位为 颜色代码的规律 即每两个字节为一个像素X轴按数学原则(0-159)Y轴与数学原则相反(0-24)其中 颜色码又遵循 前四位为底色 后四位为字体色 且都是以ARGB的规律排列 (0000 0000B)以下指令的作用是把welcome to masm...
tensorflow显存、载入模型、优化器(个人笔记)
使用tensorflow遇到的几个问题:n1.gpu<em>显存</em>占用问题n2.tensorflow restore部分模型的问题n3.修改LSTMCell的问题n4.运行Optimizer时占用巨大<em>显存</em>n着实让人头疼。
Pytorch遇到的坑——训练模式和测试模式切换
Pytorch的训练模式和测试模式切换n由于训练的时候Dropout和BN层起作用,每个batch BN层的参数不一样,dropout在训练时随机失效点具有随机性,所以训练和测试要区分开来。n使用时切记要根据实际情况切换:nmodel.train()nmodel.eval()nn...
tensorflow设置gpu及gpu显存使用
由于tensorflow默认抢占服务器所有GPU<em>显存</em>,只允许一个小内存的程序也会占用所有GPU资源。设置方法如下:1.在运行之前先查看GPU的使用情况:$ nvidia-smi2.设置使用固定的gpu目前有0,1,2,3四个GPU,找到空闲的GPU号,可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES:环境变量的定义格式: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device...
pytorch 卷积神经网络(alexnet)训练中问题以及解决办法(更新中)
上一篇博客中使用的是<em>pytorch</em>中的预训练模型效果较好。https://blog.csdn.net/pc1022/article/details/80440913这篇博客是自己训练 卷积神经网络,最开始以简单的alexnet进行训练。nn对alexnet代码有三个版本的:nn第一个版本是自己完全新建一个alexnet函数。nn第二个版本是:nnnmodel = models.alexnet(pr...
pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置
前言从安装ubuntu系统配置<em>pytorch</em>-GPU环境开始就已经走上了不归路,本以为没什么大问题,但其实坑非常的多,在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享,希望大家少走弯路!另外要说明,安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档,官方文档写的过程非常的详细,仔细看之后再安装会避免不少的问题!电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑: n处理器:i7-6700 n显卡:GTX 965M(集显
PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度
在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算nnnn示例:n注意:n官方提供的softmax交叉熵求解结果nnnnnn示例:nn# -*- coding: utf-8 -*-nimport torchnimport torch.autograd as autogradnfrom torch.autograd import Variablenimport torch.n...
pytorch激活函数
<em>pytorch</em>中实现了大部分激活函数,你也可以自定义激活函数,激活函数的实现在torch.nn.functional中,每个激活函数都对应激活模块类,但最终还是<em>调用</em>torch.nn.functional,看了定义,你也能自定义激活函数,我们从最早的激活函数来看nnsigmoidnnndef sigmoid(input):n r&quot;&quot;&quot;sigmoid(input) -&amp;gt; Tensornn ...
Pytorch使用的一些注意事项
加载预训练好的模型nnnntorch.load('xxx.pkl')nn在加载训练好的模型时,一定要将该模型所对应的结构脚本放到特定目录下(这个特定目录取决于训练模型时这些文件的目录结构)nn在使用模型时,之前的模型结构不能更改,否则会报错。nn如果模型使用了GPU模式,则输入到模型中的数据也必须是GPU上的数据。否则会报错...
[ pytorch ] ——基本使用:(2) 训练好的模型参数的保存以及调用
1、保存与<em>调用</em>nnnndef modelfunc(nn.Module):n # 之前定义好的模型nn# 由于<em>pytorch</em>没有像keras那样有保存模型结构的API,因此,每次load之前必须找到模型的结构。nnmodel_object = modelfunc # 导入模型结构nn# 保存和加载整个模型 ntorch.save(model_object, 'model.pth') nmo...
汇编语言:向显存中传入字符
编程序,在屏幕的中间分别显示绿色、绿底红色、白底蓝色的字符串 ‘YantaiUniversity’ n提示:要计算出“屏幕的中间”对应的内存单元,然后将字符以及对应的属性字节写入到内存中。 n下面是程序,以及运行结果nnnnassume cs:codeseg, ds:datasgndatasg segmentn db 'YantaiUniversity'ndatasg endsnncodese...
Pytorch如何自定义Loss
将Loss视作单独的层,在forward函数里写明loss的计算方式,无需定义backwardclass MyLoss(nn.Module):n def __init__(self):n super(MyLoss, self).__init__()n print '1'n def forward(self, pred, truth):n ret...
【Ubuntu-Tensorflow】程序结束掉GPU显存没有释放的问题
笔者在ubuntu上跑Tensorflow的程序的时候,中途使用了Win+C键结束了程序的进行,但是GPU的<em>显存</em>却显示没有释放,一直处于被占用状态。 n使用命令 nwatch -n 1 nvidia-smi n显示如下 n n两个GPU程序都在执行中,实际上GPU:0已经被笔者停止了,但是GPU没有释放,进程还在继续,所以只有采用暴力手段了,将进程手动关闭掉,进程编号如图中红线部分,由于笔者在两个G
pytorch-gpu 安装失败记录
ubuntu18 系统上已经配置好gpu加速环境,安装<em>pytorch</em>-gpu 后出现以下问题:rnimport torchrnx = torch.Tensor(2,3)rnx_cuda = x.cuda()rnrnx可以正常,当定义x_cuda 后,命令行卡住,不再继续输出rnrn...
Pytorch的GPU计算(cuda)
<em>pytorch</em>允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的模型加载到GPU上。n在Pytorch中,只要在输入,输出,模型等后加.cuda()即可将模型由cpu上的运算调到gpu上运算。n首先需要确定自己的<em>pytorch</em>版本能否进行gpu计算。nprint(torch.cuda.is_available())nn如果结果是True,则可以进行gpu计算,如果是False,就需...
pytorch自定义数据读取
<em>pytorch</em>的数据读取主要跟三个类有关: n1. Dataset n2. DataLoader n3. DataLoaderIternnnn定义自己的Dataset类nn定义自己的Dataset类(继承torch.utils.data.Dataset)并实现两个成员方法 n1. __getitem__() n2. __len__()nnnnclass MyDataset(data.Dataset...
pytorch deeplearning测试阶段GPU测试问题
按照https://www.jianshu.com/p/889dbc684622实现了CIFAR10的分类,nn但是转到GPU上之后,出现error,是数据类型转换问题。nn原在cpu上测试的代码:nnncorrect = 0ntotal = 0nfor data in testloader:n images, labels = datan outputs = net(Variable...
pytorch多GPU训练实例与性能对比
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。nn多GPU训练nncifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始训练nncifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始训练nn在集群中改变GPU<em>调用</em>个数修改 run.sh 文件nnnohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=gpu:2 -n1 bash cluster_run.sh...
Ubuntu下有关显存的命令
查看NVIDIA实时<em>显存</em>指令在跑深度学习的时候,经常出现<em>显存</em>不足的情况,所以我们希望能够随时查看GPU时使用率。如果你是NVIDIA的GPU,那么在命令行下,只需要一行命令就可以实现。1. 显示当前GPU使用情况NVIDIA自带了一个nvidia-smi的命令行工具,会显示<em>显存</em>使用情况:nvidia-smi2. 周期性输出GPU使用情况但是有时我们希望不仅知道那一固定时刻的GPU使用情况,我们希望一
pytorch本来正常使用的代码突然out of memory
最近在在一台新的服务器上安装了<em>pytorch</em>,将之前的网络移植过来跑却out of memory了,仔细看了代码没有发现什么问题。最后发现是安装的<em>pytorch</em>版本太低了。n首先查看<em>pytorch</em>版本:nimport torchnprint (torch.__version__)我发现安装的是0.1.12版本的,与现在不符合,需要更新<em>pytorch</em>。n我是用conda更新<em>pytorch</em>nconda
180802 PyCharm调用Anaconda在Envs中已配置的虚拟环境(调用tensorflow、keras、pytorch
Pycharm安装nnUbuntu 16 安装pycharm专业破解版方法nnnAnaconda有着良好的环境配置机制nPycharm有着良好的工程编程界面nnnnn Anconda虚拟环境创建-激活-安装工具包nnn创建:利用conda create -n your_envs_name anaocnda python=3.5可在Anaconda内创建一个虚拟环境配置安装软件n激活:利用sourc...
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!’ n程序:assume cs:codeseg, ds:datasgndatasg segmentn db 'welcome to masm!'ndatasg endscodeseg segmentnstart:n; 初始
caffe2,tensorflow,pytorch中指定固定显卡训练
有一台服务器,服务器上有多块GPU可以供使用,此时只希望使用某几块GPU。 n一般来说,深度学习的代码中只会指出GPU的数量,却没有指出使用哪几块,在初次接触的时候很是让人头疼,搜索都没有相关的解决办法。nn解决方案:可以使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来解决问题(让机器只可见某几块GPU,然后指定GPU数量)。nn方法一:临时修改环境变量(随改随用,一次有效)nnnnexpo...
sqlserver2008 收缩日志秘籍
USE [master]rnGOrnALTER DATABASE DbnamernSET RECOVERY SIMPLErnWITH NO_WAITrnGOrnALTER DATABASE DbnamernSET RECOVERY SIMPLErn--简单模式rnGOrnUSE DbnamernGOrnDBCC SHRINKFILErn(N'HH91Full_Log'rn, 11,TRUNCATE
pycharm 使用ananconda配置好的pytorch环境时遇到的问题
PIL- 5.4.1nn可以正常导入,但是运行时报错,提示找不到core.dllnnconda list可以看到有该包,首先用conda unintall pillownn卸载完成后发现该包还在。。nn在cmd下用pip uninstall 卸载成功,并重新安装一个pillow,nn版本一致,但是问题解决了。nnnumpy 同样的提示,pip重新安装解决,很奇怪n...
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>。 n可以设置参数来修改<em>显存</em>使用情况。nnnn设置使用<em>显存</em>比例nn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:nn假如有12GB的<em>显存</em>并使用其中的4GB: nngpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory...
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 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 内存资源。nn在某些情况下,最理想的是进程只分配可用内存的一个子集,或者仅根据进程需要增加内存使用量。 TensorFlow 在 Session 上提供两个 Config 选项来进行控制。nn(1)...
显存文本模式详解 ———《x86汇编语言:从实模式到保护模式》读书笔记补遗02
文章修改记录nnnnn 修改日期n 修改内容nnnn 2018-2-4n 修改了一处错别字;增加了表格的使用方法nnnnn今天我们讨论如何编程以在屏幕上显示出彩色的文字。nn为了显示文字,通常需要两种硬件——显示器和显卡。 n显卡的作用是为显示器提供要显示的内容,并且控制显示器的模式和状态。 n显示器的作用是把那些内容以人们可见的方式呈现在屏幕上。nn1.<em>显存</em>nn每个显卡都有自己的存储器,
C++部署pytorch模型(二)————使用libtorch调用torchscripts模型
n n n 上一篇文章讲了如果把<em>pytorch</em>模型转化成torchscripts模型,这篇介绍如何在libtorch中<em>调用</em>n先贴代码,细节等后面再补充n#include &amp;lt;torch/script.h&amp;gt; // One-stop header.n#include &amp;lt;iostream&amp;gt;n#include &amp;lt;memory&amp;gt;n#includ...
利用C++调用PyTorch的模型
背景nnPyTorch的主要接口是Python语言。虽然Python是许多需要动态和易于迭代的场景的首选语言,但同样有很多情况下,Python的这些属性恰好是不利的。在生产环境中,需要保证低延迟和其它严格的要求,而对于生产场景,C ++通常是首选语言,通常C++会被绑定到Java或Go当中;n第一种方法是在PyTorch中直接使用C++编写PyTorch的前端,而不是通常情况下使用Python来编...
PyTorch 保存和读取训练好的模型
#保存nntorch.save(the_model.state_dict(), PATH)nn#读取nnthe_model = TheModelClass(*args, **kwargs)nnthe_model.load_state_dict(torch.load(PATH))nnn
汽车小知识\ADAMS与常用CAD软件下载
汽车小知识\ADAMS与常用CAD软件汽车小知识\ADAMS与常用CAD软件 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sisichen052/1977477?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sisichen052/1977477?utm_source=bbsseo[/url]
易语言5.1版本破解补丁下载
已经测试,注册率99%,适用于6月2日5.1正式版 ========================================== 静态编译时出现 link.ini 连接错误的 下载VC6连接器 http://good.gd/538324.htm 下载VC6连接器解压后打开 link.e运行单击修改完毕 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/andywuchitao/2425585?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/andywuchitao/2425585?utm_source=bbsseo[/url]
java数字签名(可用)下载
java数字签名,可以解决数字签名的问题。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/bilinboy/2989108?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/bilinboy/2989108?utm_source=bbsseo[/url]
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