用pytorch训练模型,报GPU显存不够的错误 [问题点数:20分]

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Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的一个解决方案
Pytorch <em>训练</em>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。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...
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...
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<em>训练</em>de'd得到的一下经验来说,GPU<em>训练</em>时基本不到1秒每步,而cpu在使用avx2的基础上,<em>训练</em>的每步需要将近1分钟,可想而知GPU<em>训练</em>是cpu<em>训练</em>的60倍左右,这将大大提高大家的<em>训练</em>速度。nn  而且,之前我yong用cpu版本<em>训练</em>时ssd model<em>训练</em>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...
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...
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-<em>gpu</em>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nn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。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<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>。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<em>训练</em>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...
【Keras】训练显存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<em>训练</em>,发现超出<em>显存</em>容量(一共有12G) n问题分析:fit()函数<em>训练</em>时,将全部<em>训练</em>集载入<em>显存</em>之后,才开始分批<em>训练</em>。显然很容易就超出了12G n解决办法:用fit_generator函数进行<em>训练</em>fit_generator函数将<em>训练</em>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<em>训练</em>集送入<em>显存</em>def data
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...
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<em>模型</em>以及中间变量的<em>显存</em>占用大小:nnhttps://oldpan.me/archives/how-to-calculate-<em>gpu</em>-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 显存逐渐增大
在<em>训练</em>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<em>训练</em>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...
tensorflow使用GPU训练时的显存占用问题
最近用GoogleNet (inception-v3)做fine-tune<em>训练</em>时,遇到了一个问题。当我选择单个GPU<em>训练</em>时候,服务器中所有的GPU<em>显存</em>都会被占满,如下图所示:nnn    出现以上问题的原因是tensorflow在<em>训练</em>时默认占用所有GPU的<em>显存</em>。n    可以通过以下方式解决该问题:n1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数
PyTorch 大批量数据在单个或多个 GPU 训练指南
在深度学习<em>训练</em>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)<em>训练</em>了,有时候甚至连一个<em>训练</em>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 <em>训练</em>,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<em>不够</em>时,如何使用大批量(large batch size)样本来<em>训练</em>神经网络呢?nn...
Pytorch训练模型,GPU转CPU训练时需要修改的参数设置
Pytorch<em>训练</em><em>模型</em>,GPU转CPU<em>训练</em>时需要修改的参数设置1. GPU:n1. GPU:n(1)parser.add_argument(’–<em>gpu</em>_ids’,default=‘0’, type=str,help=‘<em>gpu</em>_ids: e.g. 0 0,1,2 0,2’) ----------改为CPU时需要将default=‘0’,改为 def...
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<em>训练</em>,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定    如果要指定第2块GPU<em>训练</em>,可以在python代码中如下指定:import os nos.environ['CUDA...
NN模型设置--减小训练时的内存/显存占用
1)kennel_striden  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数据。n  这通常用于输入层,因为这些使用大部分内存。n  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。n  为什么在第一层的stride要这么大?n...
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/ n参考资料: nhttps://linnanwang.github.io/ nHow to Optim...
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 调用GPU<em>训练</em>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
tensorflow显存不够使用如何解决(windows系统)
本人在跑完<em>训练</em>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nnnnnn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/81286206nnnn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nn我是在 main...
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...
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,<em>训练</em>数据是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,原因是内存持续增大了。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
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<em>模型</em>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...
训练insightface,id数太多,耗费显存
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TensorFlow使用GPU训练网络时多块显卡的显存使用问题
使用实验室的服务器网络<em>训练</em>时,发现我只使用单个GPU跑程序,但三块显卡的<em>显存</em>都被占用。查了官网说明,发现这是因为TensorFlow<em>训练</em>时默认占用所有GPU的<em>显存</em>导致的。于是记录一下解决方法。
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多GPU训练保存的模型,在单GPU环境下加载出错
背景n在公司用多卡<em>训练</em><em>模型</em>,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<em>训练</em>,加载<em>模型</em>时出错,因为单卡机器上,没有使用DataParallel来加载<em>模型</em>,所以会出现加载<em>错误</em>。n原因nDataParallel包装的<em>模型</em>在保存时,权值参数前面会带有module字符,然而自己在单卡环境下,没有用DataParallel包装的<em>模型</em>权值参数不带module。本质上保存的权值文件是一个有序字典。...
解决TensorFlow GPU版出现OOM错误
问题:nn在使用mask_rcnn预测自己的数据集时,会出现下面<em>错误</em>:nnnResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[1,512,1120,1120] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_b...
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<em>gpu</em>上运行的所有程序nkill 所有连号的进程nnnn...
pytorch 多GPU训练总结(DataParallel的使用)
这里记录用<em>pytorch</em> 多GPU<em>训练</em> 踩过的许多坑 仅针对单服务器多<em>gpu</em> 数据并行 而不是 多机器分布式<em>训练</em>nn一、官方思路包装<em>模型</em>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...
PyTorch使用cpu调用gpu训练模型
model = torch.load(‘xxx.pkl’, map_location=‘cpu’)nn
Pytorch:多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别
n测试环境:Python3.6 + Pytorch0.4nnn在<em>pytorch</em>中,使用多GPU<em>训练</em>网络需要用到 【nn.DataParallel】:nnn<em>gpu</em>_ids = [0, 1, 2, 3]ndevice = t.device(&quot;cuda:0&quot; if t.cuda.is_available() else &quot;cpu&quot;) # 只能单GPU运行nnet = LeNet()nif len(<em>gpu</em>...
pyTorch 使用多GPU训练
1.在pyTorch中<em>模型</em>使用GPU<em>训练</em>很方便,直接使用model.<em>gpu</em>()。 n2.使用多GPU<em>训练</em>,model = nn.DataParallel(model) n3.注意<em>训练</em>/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 
关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法
本人上一篇博客介绍了vgg16<em>模型</em>的finetuning(网址:点击打开链接),在cpu上跑没问题,但是我在全部复制到<em>gpu</em>(gtx750TI)上跑却发生爆内存的情况,下面介绍一下我的解决办法。      不得不承认爆内存跟我的渣渣<em>gpu</em>有关,为了尽量的减少<em>gpu</em>内存的使用率,在加载vgg16<em>模型</em>的时候并没有直接调用命令,而是把网络的权重跟偏置都设为常值,直接赋值,减少了以后sess.r...
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
在使用Fluid进行模型训练时,使用了GPU进行训练,但发现GPU的利用率几乎为0,这是为何?
问题描述:在使用Fluid进行<em>模型</em><em>训练</em>时,使用了GPU进行<em>训练</em>,但发现GPU的利用率几乎为0,这是为何?nnn问题分析:在使用Fluid进行<em>训练</em>时,<em>训练</em>的设备是GPU,此时Fluid会将要<em>训练</em>的数据拷贝到GPU中,在进行数据拷贝是,GPU的利用率是几乎为0的。通常如果<em>训练</em>数据比较大,而<em>模型</em>计算量有比较小,这就会导致GPU大部分时间都拷贝数据,造成GPU利用率为0的现象。nnn解决方法:nnn如...
pytorch使用多GPU训练
import torchnimport torch.nn as nnnfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoadernclass RandomDataset(Dataset):ndef __init__(self, size, length):n self.len = lengthn self.data = torch.randn(le...
pytorch 分布式训练GPU模型转CPU
       近期在公司实习遇到一个问题,<em>训练</em>时,采用的是分布式的GPU<em>训练</em>的<em>模型</em>,上线需要cpu版本的,因此测试时,<em>模型</em>载入出错,需要转成CPU版。转换方法如下:nnmodel = torch.load(model_path)nd = collections.OrderedDict()nfor key, value in model.state_dict().items():n    tmp =...
深度学习PyTorch,TensorFlow中GPU利用率较低,CPU利用率很低,且模型训练速度很慢的问题总结与分析
在深度学习<em>模型</em><em>训练</em>过程中,在服务器端或者本地pc端,输入nvidia-smi来观察显卡的GPU内存占用率(Memory-Usage),显卡的GPU利用率(GPU-util),然后采用top来查看CPU的线程数(PID数)和利用率(%CPU)。往往会发现很多问题,比如,GPU内存占用率低,显卡利用率低,CPU百分比低等等。接下来仔细分析这些问题和处理办法。nn1. GPU内存占用率问...
Tensorflow显存溢出
报错信息 一直是 InternalError: Dst tensor is not initialized.rn 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rn加上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1rnEnvironment Variable Syntax                               Resultsrn CUDA_VISIBL
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 ...
用Pytorch训练CNN(数据集MNIST,使用GPU)
听说<em>pytorch</em>使用比TensorFlow简单,加之<em>pytorch</em>现已支持windows,所以今天装了<em>pytorch</em>玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比TensorFlow方便。rn参考代码(在莫烦python的教程代码基础上修改)如下:rnrnimport torch nimport torch.nn as nn nfrom torch.autograd
深度学习中GPU和显存分析
来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973nn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:nn何为“资源”n 不同操作都耗费什么资源n 如何充分的利用有限的资源n 如何合理选择显卡n并纠正几个误区:nn<em>显存</em>和GPU等价,使用GPU主要看<em>显存</em>的使用?n Batch Size 越大,程序越快,而且近似成正比?n <em>显存</em>占用越多,程序越快?n <em>显存</em>占...
【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...
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:nn      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。nn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。nn解决办法:nn      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...
[Pytorch]深度模型显存计算以及优化
[Pytorch]深度<em>模型</em>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-<em>gpu</em>-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/...
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;nnmxnet 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:nn使用同一个图去计算前向预测和反向传播还是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训练时总是会占用0号GPU卡
Sometimes, we will change the default GPU 0  to others when  we are training deep learning models using Caffe, however, we also find that <em>gpu</em> 0 is always used (~100 MBs) rn.To solver this, we can simp
pytorch使用指定GPU训练
本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU<em>训练</em>。n虽然<em>pytorch</em>提供了指定<em>gpu</em>的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为<em>pytorch</em>会在第0块<em>gpu</em>上初始化,并且会占用一定空间的<em>显存</em>。这种情况下,经常会出现指定的<em>gpu</em>明明是空闲的,但是因为第0块<em>gpu</em>被占满而无法运行,一直报out of memory<em>错误</em>。解决方案如下:nn指定环境变量,屏蔽...
【PyTorch】对验证集进行验证时,报错:Out of memory时的解决方法
<em>训练</em>数据<em>训练</em>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<em>训练</em>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....
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<em>错误</em>: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 -...
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.<em>gpu</em><em>显存</em>占用问题n2.tensorflow restore部分<em>模型</em>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...
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...
深度学习入门之Tensorflow安装、keras踩坑总结(二)——tensorflow指定GPU、Jupyter notebook切换内核、显存释放等
在上篇文章中,我们总结了一些在Theano安装使用过程中遇到的问题以及解决办法,接下来我们主要说一下Tensorflow。nn1. Tensorflow安装nnTensorflow如果直接使用pip命令的话,可能十分耗时,下载速度非常慢,还很容易中断,所以大家可以使用清华大学的开源软件镜像站进行下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/tensorfl...
faster rcnn训练过程内存占用
faster rcnn<em>训练</em>过程内存占用曾经达到15.5g,而我的内存是16g
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...
Pytorch踩坑记录之GPU训练模型
Case-1. 确定机器的cuda是否可用、GPU的个数nn a)torch.cuda.is_available() # check cuda是否可用n b) nvidia-smi # 窗口 print 显卡信息n c)torch.cuda.device_count() # 统计显卡的个数nd)torch.cuda.current_devi...
pytorch 使用单个GPU与多个GPU进行训练与测试
ndevice = torch.device(&quot;cuda:0&quot; if torch.cuda.is_available() else &quot;cpu&quot;)#第一行代码nmodel.to(device)#第二行代码nn首先是上面两行代码放在读取数据之前。nnnmytensor = my_tensor.to(device)#第三行代码nn然后是第三行代码。这句代码的意思是将所有最开始读取数据时的tersor变量...
显存和GPU占用率
nn <em>显存</em>和GPU的关系有点类似于内存和CPU的关系nn nnn<em>显存</em>占用 = <em>模型</em><em>显存</em>占用 + batch_size × 每个样本的<em>显存</em>占用nn <em>模型</em>大小:全连接很大,Embedding层很大,会导致<em>模型</em>很大nn1)节省<em>显存</em>的方法:nn降低batch-sizen 下采样(NCHW -&amp;gt; (1/4)*NCHW)n 减少全连接层(一般只留最后一层分类用的全连接层)n ...
模型训练时设置GPU显存按需求增长
<em>训练</em>深度学习<em>模型</em>时候,GPU<em>显存</em>默认被占满,可能会资源的浪费.n其实我们可以设置GPU<em>显存</em>按需求增长.ntensorflow框架nimport tensorflow as tfnconfig = tf.ConfigProto()nconfig.<em>gpu</em>_options.allow_growth = Truensession = tf.Session(config=config, ...)nnkera...
keras系列︱keras是如何指定显卡且限制显存用量(GPU/CPU使用)
keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满<em>显存</em>。 rn若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了。 rn于是乎有以下三种情况: rn- 1、指定GPU rn- 2、使用固定<em>显存</em>的GPU rn- 3、指定GPU + 固定<em>显存</em>rnrnrnrn一、固定<em>显存</em>的GPUrnrn本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resour...
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<em>训练</em>nncifar10_97.23 使用 run.sh 文件开始<em>训练</em>nncifar10_97.50 使用 run.4GPU.sh 开始<em>训练</em>nn在集群中改变GPU调用个数修改 run.sh 文件nnnohup srun --job-name=cf23 $pt --gres=<em>gpu</em>:2 -n1 bash cluster_run.sh...
一块GPU就能训练语义分割网络,百度PaddlePaddle是如何优化的?
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PyTorch 设置使用GPU
最新人工智能论文:http://paperreading.clubnnCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyn
pytorch中查看gpu信息
nntorch.cuda.is_available()ncuda是否可用;nnntorch.cuda.device_count()n返回<em>gpu</em>数量;nnntorch.cuda.get_device_name(0)n返回<em>gpu</em>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/...
[Pytorch学习]在GPU上训练
Pytorch学习之在GPU上<em>训练</em>n主要分为以下:nn定义GPUnndevice=torch.device("cuda:0"if torch.cuda.is_available() else "cpu")nnn将<em>模型</em>放到GPU中nndef Model(...):n ....n ....nnmodel=Model().to(device)nnn把输入和标签放到GPU中nninputs, labels...
PyTorch加载预训练模型
加载单GPU<em>模型</em>nnmodel = net()npretrained_dict = torch.load("abc.pth")nmodel.load_state_dict(pretrained)nnn加载多GPU<em>模型</em>nnmodel = net()npretrained_dict = toch.load("m_abc.pth")nmodel.module.load_state_dict() # 多...
pytorch 指定GPU训练
指定GPU代码n上述使用中,代码3最为常用,keras也可以通过这种方式来调用GPU<em>训练</em>神经网络。n# 代码1:ntorch.cuda.set_device(1)nn# 代码2:ndevice = torch.device(&quot;cuda:1&quot;)nn# 代码3:(官方推荐使用)nos.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = '1'nn(如果你想同时调用两块GPU的话)nos...
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
让keras训练深度网络时使用多个显卡
1、使用nvidia-smi pmon 查看linux系统的<em>gpu</em>情况,如下:显然是2张显卡,如何让它们都工作呢2、keras提供了keras.utils import multi_<em>gpu</em>_model使用多个显卡的功能:在原来的model基础上使用multi_<em>gpu</em>_model函数指定一下<em>gpu</em>个数即可:model =  multi_<em>gpu</em>_model(model, 2)完整列子如下(如粗黑色字体...
让tensorflow在GPU上训练时不要占用全部内存
tensorflow默认<em>训练</em>时占用一块GPU的全部内存,在<em>训练</em>代码python文件中加入以下代码,可以避免这种问题,给实验室的小伙伴们留一点空间。nnn<em>gpu</em>_options = tf.GPUOptions(allow_growth=True)nsess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(<em>gpu</em>_options=<em>gpu</em>_options))nnn...
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...
DeepFaceLab报错,OOM如何解决?
DeepFaceLab出错,虽然<em>错误</em>提示好几个屏幕,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是<em>显存</em>配置<em>不够</em>。上一篇文章说了驱动的问题,这一篇就说说配置<em>不够</em>的问题。nnnnnn这个问题的表现形式,往往是各种OOM。 比如这台<em>显存</em>配置为2GB的电脑,在<em>训练</em>环节就出了OOM<em>错误</em>,还有一些电脑配置还不错,但是在提升BatchSize的时候也会出现。nnnn出现这个<em>错误</em>如何解决?nn升级电脑最直接咯nn...
Pytorch 模型的加载与保存
<em>pytorch</em>的<em>模型</em>和参数是分开的,可以分别保存或加载<em>模型</em>和参数。n1、直接保存<em>模型</em>n# 保存<em>模型</em>ntorch.save(model, 'model.pth')n# 加载<em>模型</em>nmodel = torch.load('model.pth')nn2、分别加载<em>模型</em>的结构和参数n# 保存<em>模型</em>参数ntorch.save(model.state_dict(), 'model.pth')n# 加载<em>模型</em>参数nmo...
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...
jupyter notebook 用完占着显存不释放解决办法
nvidia-sminn每次用完jupyter ,明明已经退出了,但还是占着<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nn找到那个对应的PID, 执行kill命令,比如进程号PID是5186nnnnkill 5186就可以了n...
TensorFlow在训练模型时指定GPU进行训练
TensorflowGPU<em>训练</em>的时候默认选第0块GPU<em>训练</em>,同时占满所有卡的<em>显存</em>。用tf.device()函数在指定<em>训练</em>时所用GPUtf.device('/<em>gpu</em>:0')通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定(这时只用一块GPU的内存)import osnos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'n# os.environ['CUDA_VISIBLE_D
PyTorch中使用预训练模型初始化网络的一部分参数
在预<em>训练</em>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<em>训练</em>的<em>模型</em>加载参数 n2. 对新网络两部分设置不同的学习率,主要<em>训练</em>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.
PyTorch学习系列(十六)——如何使用cuda进行训练
如果想在CUDA上进行计算,需要将操作对象放在GPU内存中。 n对于普通的张量,可以直接:x = torch.randn(2, 3)nx = x.cuda()对于神经网络:model = MyModel()nmodel.cuda()同一个GPU上的张量计算后的结果仍然保存在该GPU上。参考[1] http://<em>pytorch</em>.org/docs/notes/cuda.html#
pytorch多GPU训练以及多线程加载数据
更正说明:rn时间 2018/01/23rn现在我所测试得到的dataParallel只能有效的进行前向传播,不能后向传播。下面的关于后向传播的原因我没有在代码层面进行分析,所以下面的记录部分(前面传播)是正确的。rn不过可以得出的结论有:Dataparallel不支持自动的后向传播;Variable的grad_fn不能修改;Variable只有叶节点(在<em>pytorch</em>中计算图的倒着来的,叶节点就
YOLOv3训练自己的数据(GPU版本)
1、下载工程nn两种方式:nn1.1 通过git克隆nn    git clone https://github.com/pjreddie/darknet.gitnn1.2 到GitHub上直接下载nn    有时候服务器上内网限制,克隆不下来,不知道原因是啥,有可能是公司内网限制了,本人通过这种方式下载的工程nn    https://github.com/pjreddie/darknetnn2...
xgboost 训练大数据,内存不够 out of memory
       如果要<em>训练</em>(测试)的样本很多,达到上百上千万,单机载入不了内存时,可以采用如下方法:nn1、生成libsvm文件nn       将要处理的数据分批(比如一次读10000行/个样本)读入内存,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数据格式保存到磁盘;libsvm格式也是每行一个样本,所以多...
pytorch gpu 显存 内存 管理 调试 监控 日志
<em>pytorch</em> <em>gpu</em> <em>显存</em>调试n如何运行 <em>gpu</em>_memory_lognimport torchnfrom <em>gpu</em>_memory_log import <em>gpu</em>_memory_lognndtype = torch.floatnN, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10nndevice = torch.device("cuda")nx = torch.randn(N,...
PaddlePaddle把单卡训练改为多卡训练
环境rnPaddle&gt;=1.2rncuda9 cudnn7rnPython3.5rnrntrain关键代码段rndef train(model):rnrn predict,loss,iou = create_model(model=model)rn optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=1e-4)rn optimizer.minimize...
PyTorch 1.0 基础教程(5):多GPU数据并行化加速
PyTorch 1.0 基础教程(5):多GPU数据并行化加速n本文将学习如何通过DataParallel使用多块GPU对数据进行并行化加速.n在PyTorch上使用GPU是十分容易的,如,将<em>模型</em>转移到GPU中:ndevice = torch.device(&quot;cuda:0&quot;)nmodel.to(device)nn又或者将张量放到GPU:nmytensor = my_tensor.to(device...
Pytorch多GPU训练以及怎样在训练的时候做validation
Pytorch多GPU<em>训练</em>以及怎样在<em>训练</em>的时候做validation参考:MobileFaceNet_Pytorch中的train.py文件rnrn
Pytorch 1.0 多gpu训练尝试
单GPUn开始用过全局指定os.environ[&quot;CUDA_VISIBLE_DEVICES&quot;] = &quot;0&quot;的方法,但是运行会爆奇怪的cudnn<em>错误</em>,后面改成下面写法运行通过nmy_device=&quot;cuda:0&quot; #这里的0可以根据需要改为指定的<em>gpu</em> idn#对于<em>模型</em>nmodel=model.to(device=my_device)n#对于数据ninput_data=Variable(input_...
【keras】一台设备上同时使用多张显卡训练同一个网络模型
Reference:【简述-zzw】Keras同时用多张显卡<em>训练</em>网络【知乎】如何让keras<em>训练</em>深度网络时使用两张显卡?以 tensorflow 为后端,有两种方法可以在多张GPU上运行一个<em>模型</em>:数据并行和设备并行,参考keras中文文档。数据并行:数据并行将目标<em>模型</em>在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。Keras在keras.utils.multi_<em>gpu</em>...
用自己的数据集训练faster-rcnn时出现的一些问题及总结(五)
关于faster-rcnn的原理<em>训练</em>流程及其数据集的制备,已经都已完成。那么问题来了,“自己制备的数据集,比如说自己为了增强数据集,进行图片翻转操作,然后记录坐标这样的数据集,在<em>训练</em>的过程中出现的问题”一、在调用append_flipped_images函数时出现: assert (boxes[:, 2] &amp;gt;= boxes[:, 0]).all()网上查资料说:出现这个问题主要是自己的数据集...
tensorflow GPU显存占满而Util为0的问题
问题1:Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMAnn 解决:代码中添加nnnimport osnos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'nn问题2:Tensorflow GPU<em>显存</em>...
利用GPU训练时的常见错误
1.CUDA_VIDIBLE_DEVICES=4,5 python3 main.py   我想在集群条件下利用4,5号GPU,由于<em>模型</em>较小,并不清楚是都可以指定4,5号GPU(内存占用情况看不出来。。。后续会找找其他验证办法),报了如下几个<em>错误</em>:nnall tensors must be on devices[0]:nnCUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR:目前找到了两个解决办法...
Pytorch 使用多GPU训练,有用
modeln先把model都定义好,再统一放到GPU上,不然可能会报错n不要动optimizern # 多GPUn if len(conf.device_ids)&amp;amp;amp;amp;amp;gt;1:n self.model = torch.nn.DataParallel(self.model, device_ids=conf.device_ids).cuda()n ...
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 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<em>训练</em><em>模型</em>效果较好。https://blog.csdn.net/pc1022/article/details/80440913这篇博客是自己<em>训练</em> 卷积神经网络,最开始以简单的alexnet进行<em>训练</em>。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...
c++调用pytorch模型并使用GPU进行预测
<em>pytorch</em>很好用,但是真实部署还是使用c++较多,因此需要用c++调用<em>训练</em>好的<em>pytorch</em><em>模型</em>。参考官方示例https://github.com/apachecn/<em>pytorch</em>-doc-zh/blob/master/docs/1.0/cpp_export.md安装libtorch。但是官方示例中并没有使用真实的例子,且使用的是cpu版本的。nn下面用一个真实的例子并用<em>gpu</em>,本示例的所有程...
caffe 使用LMDB数据库训练显存爆炸的问题
data_layer.cpp 中该层的析构函数定义的<em>不够</em>好,改成如下版本即可rntemplate nDataLayer::~DataLayer() {n  this->JoinPrefetchThread();n  // clean up the database resourcesn#if defined(USE_LEVELDB) || defined(USE_LMDB)n  switch (t
Pytorch之GPU模型加载在CPU上
直接在GPU上加载:nn pretrain = torch.load(opt.pretrain_path)n model.load_state_dict(pretrain['state_dict'])nnn将GPU<em>模型</em>加载在CPU上:nn pretrain = torch.load(opt.pretrain_path, map_location=lambda storage, loc: stora...
串口调试助手 软件 串口调试下载
串口调试助手3.0版是 WMD工作室 最新研发的智能调试工具,是不折不扣的“串口助手”。 串口调试助手3.0版可以实现的功能包括 发送接受16进制数、字符串、传输文件、搜索出空闲串口 等,此外,还可以搜索用户自定义设置其他的项目。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wlxj8284/1973245?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wlxj8284/1973245?utm_source=bbsseo[/url]
数据结构实践指导代码.rar下载
很好的源代码哦,学好数据结构的必备代码 #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <stdlib.h> #define LIST_INIT_SIZE 100 //线性表存储空间的初始分配量 #define LISTINCREMENT 10//线性表存储空间的分配增量 #define OK 1 #define ERROR 0 #define OVERFLOW 0 typedef struct { int *elem; int length;//当前长度 int listsize;//当前分配的存储容量 }SqList; int 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/roea1/2546028?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/roea1/2546028?utm_source=bbsseo[/url]
庖丁解牛:纵向切入ASP.NET 3.5控件和组件开发技术完整版part3(包过示例源代码vs2008版)下载
庖丁解牛:纵向切入ASP.NET 3.5控件和组件开发技术完整版(包过示例源代码vs2008版) 总共12个包,请分别下载 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kingstaron/3127902?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kingstaron/3127902?utm_source=bbsseo[/url]
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