讲解pytorch 优化GPU显存占用，避免out of memory

àì夳堔傛蜴生んèń 2024-01-30 04:30 28阅读 0赞

**目录**

讲解PyTorch优化GPU显存占用，避免out of memory

1. Batch Size的调整

2. 模型权重的精度

3. 梯度累积

4. 清理中间变量

5. 数据并行处理

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## 讲解PyTorch优化GPU显存占用，避免out of memory ##

在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。

### 1. Batch Size的调整 ###

Batch Size是指一次前向计算以及反向传播时所使用的样本数目。较大的Batch Size会占用更多的显存空间，但训练速度会更快。因此，在训练过程中我们可以根据显存的大小合理调整Batch Size。如果显存较小，可以降低Batch Size，反之则可以增大Batch Size。

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    # 调整Batch Size
    batch_size = 32

### 2. 模型权重的精度 ###

PyTorch默认使用32位浮点数（float32）来表示权重和梯度，但较高的精度也会导致更大的显存占用。如果模型规模较大，可以尝试使用低精度的浮点数（如float16）来表示。注意，在使用低精度时需要注意数值溢出和梯度消失等问题。

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    # 使用混合精度
    model = model.half()  # 将模型转换为float16
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

### 3. 梯度累积 ###

梯度累积是一种优化策略，它可以减少一次迭代中的显存占用。通过累积梯度，我们可以将较大的Batch Size拆分为多个较小的Batch，并进行多次前向计算和反向传播。在更新参数时，我们对梯度进行累积平均，从而达到更新一次参数的效果。

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    # 梯度累积
    accumulation_steps = 4  # 累积4次梯度
    for i, data in enumerate(train_loader):
        inputs, labels = data
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss = loss / accumulation_steps  # 将损失值进行累积平均
        loss.backward()
        if (i + 1) % accumulation_steps == 0:  # 达到累积次数则进行参数更新
            optimizer.step()
            optimizer.zero_grad()

### 4. 清理中间变量 ###

在模型训练过程中，有时候我们会保存一些中间变量（如梯度、中间特征等），但这些变量会占用额外的显存空间。为了减少显存的占用，我们可以在使用完这些变量后，手动释放显存。

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    # 清理中间变量
    del outputs, loss
    torch.cuda.empty_cache()  # 清理显存

### 5. 数据并行处理 ###

如果我们拥有多张GPU，可以使用数据并行处理来加速训练并减少单张显卡的负担。PyTorch提供了**nn.DataParallel**类来实现数据并行处理，使得我们可以将模型分布到多个GPU上进行训练。

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    # 数据并行处理
    model = nn.DataParallel(model)

通过上述这些优化策略，我们可以有效地降低GPU显存的占用，避免"out of memory"错误的发生。然而，在实际应用中仍需要根据具体情况进行试验和调整，以达到更好的性能和稳定性。

当应用PyTorch进行图像分类任务时，可以通过以下示例代码来展示如何优化GPU显存占用，避免"out of memory"错误。

pythonCopy code
    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    from torchvision.datasets import CIFAR10
    from torchvision.transforms import transforms
    from torch.utils.data import DataLoader
    from torch.cuda import empty_cache
    # 数据预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    # 加载CIFAR-10数据集
    trainset = CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
    trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
    # 定义模型
    class Net(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(Net, self).__init__()
            self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
            self.relu = nn.ReLU()
            self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
            self.fc = nn.Linear(64 * 8 * 8, 10)
        def forward(self, x):
            x = self.pool(self.relu(self.conv1(x)))
            x = x.view(x.size(0), -1)
            x = self.fc(x)
            return x
    model = Net().cuda()
    # 定义损失函数和优化器
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
    # 开始训练
    accumulator = 4  # 梯度累积次数
    total_loss = 0
    for epoch in range(10):  # 迭代10个epoch
        for i, data in enumerate(trainloader):
            inputs, labels = data[0].cuda(), data[1].cuda()
            
            # 前向计算
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            
            # 梯度累积
            loss = loss / accumulator
            total_loss += loss.item()
            loss.backward()
            
            if (i + 1) % accumulator == 0:
                optimizer.step()
                optimizer.zero_grad()
                
                # 显存清理
                del outputs, loss
                empty_cache()
        print(f"Epoch {epoch+1}, Loss: {total_loss / len(trainloader):.4f}")
        total_loss = 0

在上述示例代码中，我们结合实际的图像分类任务，对PyTorch优化GPU显存占用进行了实现。通过使用合适的Batch Size、梯度累积和显存清理，可以有效避免显存溢出问题，并提高训练效率。但需要根据具体情况进行实验和调整，以获得最佳的性能和稳定性。

"GPU out of memory"是指在使用GPU进行深度学习任务时，由于GPU显存不足，导致无法分配足够的显存空间来存储模型、数据和计算中间结果，从而导致程序运行失败。当显存被完全占用时，GPU无法继续进行计算，就会抛出"out of memory"错误。 以下是导致GPU显存不足的一些常见原因：

1.  模型复杂性：大型深度学习模型通常具有大量的参数和复杂的计算图，需要消耗更多的显存空间。
2.  输入数据大小：大尺寸的输入图片、高分辨率的图像或大规模的数据集都会增加显存的消耗。
3.  Batch Size过大：如果设置的Batch Size过大，会导致每个Batch所需的显存空间增加，从而超出GPU显存限制。
4.  梯度累积：在梯度累积的训练过程中，每个参数更新步骤的梯度被累积多次，增加了显存的消耗。
5.  多GPU并行：如果使用多个GPU并行训练，每个GPU都需要分配一部分显存来存储模型参数和计算结果。 以下是解决GPU显存不足的一些方法：
6.  减小Batch Size：通过降低每个训练步骤中的样本数量，减少每个Batch所需的显存空间。
7.  减小模型复杂性：可以通过减少模型的参数数量或层数来降低显存消耗。
8.  输入数据预处理：对输入数据进行预处理，如裁剪、缩放或降低通道数，以减少显存的使用量。
9.  梯度累积：减少梯度累积的次数或更改累积比例，以降低显存的消耗。
10. 内存释放和显存清理：在循环中手动释放不再使用的变量和张量，并使用**torch.cuda.empty\_cache()**来清理显存碎片，以释放显存空间。
11. 使用更大显存的GPU：如果硬件条件允许，可以考虑使用更大显存容量的GPU来解决显存不足的问题。