Pytorch GPU显存充足却显示out of memory的解决方式

当我们在使用PyTorch进行深度学习训练时，经常会遇到GPU显存充足却显示out of memory的问题。这个问题的原因是PyTorch默认会占用所有可用的GPU显存，而在训练过程中，显存的使用可能会超出我们的预期。本文将提供一个详细的攻略，介绍如何解决PyTorch GPU显存充足却显示out of memory的问题，并提供两个示例说明。

1. 使用torch.cuda.empty_cache()释放显存

在PyTorch中，我们可以使用torch.cuda.empty_cache()方法释放GPU显存。以下是一个示例代码，展示了如何使用torch.cuda.empty_cache()方法释放GPU显存：

import torch

# 定义模型和数据
model = MyModel()
data = MyData()

# 将模型和数据移动到GPU上
device = torch.device('cuda')
model.to(device)
data.to(device)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        # 前向传播
        output = model(batch)

        # 反向传播
        loss = compute_loss(output, batch)
        loss.backward()

        # 释放显存
        torch.cuda.empty_cache()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个模型model和一个数据data。然后，我们将它们移动到GPU上，并在训练过程中使用torch.cuda.empty_cache()方法释放显存。

需要注意的是，torch.cuda.empty_cache()方法只会释放PyTorch占用的显存，而不会释放其他程序占用的显存。因此，在使用torch.cuda.empty_cache()方法时，需要确保没有其他程序占用了GPU显存。

2. 使用torch.utils.checkpoint进行梯度检查点

在PyTorch中，我们可以使用torch.utils.checkpoint模块进行梯度检查点，从而减少显存的使用。以下是一个示例代码，展示了如何使用torch.utils.checkpoint模块进行梯度检查点：

import torch
import torch.utils.checkpoint as checkpoint

# 定义模型和数据
model = MyModel()
data = MyData()

# 将模型和数据移动到GPU上
device = torch.device('cuda')
model.to(device)
data.to(device)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        # 前向传播
        output = checkpoint.checkpoint(model, batch)

        # 反向传播
        loss = compute_loss(output, batch)
        loss.backward()

        # 释放显存
        torch.cuda.empty_cache()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个模型model和一个数据data。然后，我们将它们移动到GPU上，并在训练过程中使用torch.utils.checkpoint.checkpoint方法进行梯度检查点。

需要注意的是，使用torch.utils.checkpoint.checkpoint方法进行梯度检查点会增加计算量，因此可能会降低训练速度。因此，在使用梯度检查点时，需要权衡计算量和显存的使用。

3. 示例1：使用torch.cuda.empty_cache()释放显存

以下是一个示例代码，展示了如何使用torch.cuda.empty_cache()方法释放GPU显存：

import torch

# 定义模型和数据
model = MyModel()
data = MyData()

# 将模型和数据移动到GPU上
device = torch.device('cuda')
model.to(device)
data.to(device)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        # 前向传播
        output = model(batch)

        # 反向传播
        loss = compute_loss(output, batch)
        loss.backward()

        # 释放显存
        torch.cuda.empty_cache()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个模型model和一个数据data。然后，我们将它们移动到GPU上，并在训练过程中使用torch.cuda.empty_cache()方法释放显存。

4. 示例2：使用torch.utils.checkpoint进行梯度检查点

以下是一个示例代码，展示了如何使用torch.utils.checkpoint模块进行梯度检查点：

import torch
import torch.utils.checkpoint as checkpoint

# 定义模型和数据
model = MyModel()
data = MyData()

# 将模型和数据移动到GPU上
device = torch.device('cuda')
model.to(device)
data.to(device)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in data:
        # 前向传播
        output = checkpoint.checkpoint(model, batch)

        # 反向传播
        loss = compute_loss(output, batch)
        loss.backward()

        # 释放显存
        torch.cuda.empty_cache()

在上面的示例代码中，我们首先定义了一个模型model和一个数据data。然后，我们将它们移动到GPU上，并在训练过程中使用torch.utils.checkpoint.checkpoint方法进行梯度检查点。