解決Pytorch 訓(xùn)練與測試時(shí)爆顯存(out of memory)的問題
更新時(shí)間：2019年08月20日 13:45:37 作者：xiaoxifei
今天小編就為大家分享一篇解決Pytorch 訓(xùn)練與測試時(shí)爆顯存(out of memory)的問題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
Pytorch 訓(xùn)練時(shí)有時(shí)候會(huì)因?yàn)榧虞d的東西過多而爆顯存，有些時(shí)候這種情況還可以使用cuda的清理技術(shù)進(jìn)行修整，當(dāng)然如果模型實(shí)在太大，那也沒辦法。
使用torch.cuda.empty_cache()刪除一些不需要的變量代碼示例如下：
try:
output = model(input)
except RuntimeError as exception:
if "out of memory" in str(exception):
print("WARNING: out of memory")
if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
torch.cuda.empty_cache()
else:
raise exception
測試的時(shí)候爆顯存有可能是忘記設(shè)置no_grad, 示例代碼如下：
with torch.no_grad():
for ii,(inputs,filelist) in tqdm(enumerate(test_loader), desc='predict'):
if opt.use_gpu:
inputs = inputs.cuda()
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = inputs.unsqueeze(1)
else:
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = torch.transpose(inputs, 1, 2)
inputs = inputs.unsqueeze(1)
以上這篇解決Pytorch 訓(xùn)練與測試時(shí)爆顯存(out of memory)的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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