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關于CUDA out of memory的解決方案

 更新時間:2023年02月03日 14:53:32   作者:蘿卜牛腩  
這篇文章主要介紹了關于CUDA out of memory的解決方案,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教

1 問題描述

很多時候,我們在開始進行深度學習訓練的時候,經(jīng)常出現(xiàn)存儲不夠的信息,

諸如這樣:

你可能會認為是自己的顯卡顯存不夠,那就再掏錢去買個更大的顯卡吧。

我的顯卡是titan xp 12g顯存。

其實對于絕大多數(shù)的網(wǎng)絡都是夠用的,那么這個問題該如何解決哪?

2 問題的解決

1 如果你的顯存真的比較小

我的顯卡是titan xp12g顯存,舉個例子我在訓練模型時,設置的batch_size==16,也就是說,我可以同時處理16副圖,我占用的顯存是5.82個g,如果你的顯存比我的小,或者你處理其他的圖片占用的更大,那么,怎

么辦哪?

你可以:

修改:batch_size==4

請盡量還是選用2的n次方來設置參數(shù)。這是深度學習二進制的本質(zhì)。

修改后,你的顯存占用會從5.82g降到0.81g,就算你的顯存比較小,總有一天,你會滿足自己的需求。

2 如果你的cpu比較差

我使用的是2017年的thinkpad x1carobon筆記本,外界顯卡塢帶titan xp顯卡。

我的cpu是i7-7600,已經(jīng)過了幾年了,并不好,但說不定你比我的cpu更差,那么怎么辦哪?

你可以:

修改:workers==1

很多模型訓練的時候,默認的線程也就是workers==8,也許你的cpu無法承受8線程同時訓練,那么你可以把這個并行線程數(shù)降下來,例如我上面的,將線程數(shù)降為1,那么又可以愉快的玩耍了,但是,你能承受本來我有i7的cpu,本來我有12g的顯存,卻不能完全使用,還要承受八倍奉還么??!

3 一個隱藏的設置

這個發(fā)現(xiàn),我尚未在其他csdn的博客上見到過,或者我沒搜到。

應該有很多像我一樣的偏執(zhí)狂。天天盯著存儲看,c盤沒多一點點,就開始刪除垃圾,刪除緩存,刪除windows更新備份,刪除windows注銷文件(2個g),刪除windows系統(tǒng)補丁,刪除c盤之外其他盤的虛擬內(nèi)存,后者把虛擬內(nèi)存轉移到其他盤!因為,我們的c盤真的不堪重負。。。

后面有時間,我再談談如何給c盤自由加容吧。

可能,就像我一樣,我舉個例子,我把項目放在了F盤,那么我把除c盤之外,其他盤的虛擬緩存給刪掉了,導致F盤的虛擬內(nèi)存為0,也會出現(xiàn)這個問題。

那么,該怎么辦哪?

你可以:

修改:我的電腦——屬性——高級系統(tǒng)設置——設置——虛擬內(nèi)存

為了跟我的顯存保持一致,我就把虛擬內(nèi)存也設置為12g吧應該是1024x12.。

懶得修改了,一切OK!

總結

以上為個人經(jīng)驗,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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