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Ubuntu PyTorch如何進行內存優化

小樊
52
2025-08-13 22:36:28
欄目: 智能運維

在Ubuntu系統上使用PyTorch時,可通過以下方式優化內存:

  1. 降低批次大小:減少每次訓練的樣本數量,直接降低內存占用。
  2. 使用混合精度訓練:通過torch.cuda.amp模塊以半精度(float16)計算,減少內存并加速訓練。
  3. 釋放緩存與無用變量
    • 調用torch.cuda.empty_cache()清空GPU緩存。
    • 手動刪除不再使用的張量,配合del關鍵字和gc.collect()觸發垃圾回收。
  4. 梯度累積:通過累積多個小批次的梯度實現“偽大批量”,減少內存峰值。
  5. 優化數據加載:使用num_workers參數并行加載數據,避免數據預處理占用過多內存。
  6. 選擇高效模型結構:采用卷積層替代全連接層,或使用深度可分離卷積等輕量級設計。
  7. 分布式訓練:將訓練任務分配到多個GPU或節點,分攤內存壓力。
  8. 監控內存使用:通過torch.cuda.memory_summary()等工具分析內存占用,定位泄漏點。

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