99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數(shù)據(jù)時代使用pytorch訓練神經(jīng)網(wǎng)絡爆顯存怎么辦？
使用pytorch訓練神經(jīng)網(wǎng)絡爆顯存怎么辦？
2023-04-03
收藏

在使用PyTorch訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，可能會遇到顯存不足的問題。這種情況通常發(fā)生在訓練大型網(wǎng)絡或使用大量數(shù)據(jù)時。如果您的GPU顯存不夠用，將無法完成訓練。本文將介紹幾個解決方案來解決這個問題。

  1. 減少批次大小 減少批次大小是最簡單的解決方法之一。批次大?。╞atch size）指的是每次從訓練集中取出多少個樣本進行訓練。較大的批次大小意味著需要更多的顯存空間。通過減少批次大小，可以減少顯存的使用量，但這也會降低模型的訓練速度和精度。因此，應根據(jù)可用的硬件資源和任務需求選擇合適的批次大小。

  2. 使用數(shù)據(jù)并行 數(shù)據(jù)并行是一種利用多個GPU并行處理同一個模型的方法。在數(shù)據(jù)并行中，每個GPU都負責處理部分訓練數(shù)據(jù)，并且每個GPU都有自己的模型副本。在每個步驟結(jié)束時，更新梯度以同步所有模型的權(quán)重。這種方法可以有效地減少每個GPU所需的顯存空間，并且可以加速訓練過程。PyTorch提供了torch.nn.DataParallel模塊來實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行。

  3. 轉(zhuǎn)換為半精度浮點數(shù) PyTorch中的半精度浮點數(shù)（half-precision floating-point）可以顯著減少顯存的使用量。半精度浮點數(shù)只需要16位存儲空間，而標準的單精度浮點數(shù)需要32位存儲空間。通過將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為半精度浮點數(shù)，可以將顯存使用量減少約50％。要將PyTorch模型轉(zhuǎn)換為半精度浮點數(shù)，可以使用apex庫。

  4. 使用分布式訓練 分布式訓練是一種將訓練任務分配給多個機器的方法。在分布式訓練中，每個機器都有自己的GPU和一部分訓練數(shù)據(jù)。在每個步驟結(jié)束時，各個機器之間交換梯度以更新模型。這種方法可以有效地減少每臺機器所需的顯存空間，并且可以加快訓練過程。PyTorch提供了torch.nn.parallel.DistributedDataParallel模塊來實現(xiàn)分布式訓練。

  5. 減少模型大小 模型的大小直接影響顯存的使用量。較大的模型需要更多的顯存空間?？梢酝ㄟ^以下幾種方式減少模型的大?。?/p>

  • 剪枝：剪枝是一種通過刪除不必要的神經(jīng)元和連接來減少模型大小的方法。
  • 量化：量化是一種通過減少模型參數(shù)的精度來減小模型大小的方法。
  • 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計：設計更簡單的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可以減少模型大小，并且可以提高訓練速度和精度。

總之，在使用PyTorch訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，顯存不足可能是一個很大的問題。但是，我們可以采用上述方法解決這個問題。通過調(diào)整模型結(jié)構(gòu)、使用數(shù)據(jù)并行、半精度浮點數(shù)等技術(shù)，可以使訓練過程變得更加高效和穩(wěn)定。

數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

數(shù)據(jù)分析師資訊
更多

OK
客服在線
立即咨詢
客服在線
立即咨詢
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }