关于CUDA out of memory的解决方案

关于CUDA out of memory的解决方案，我们需要从以下几个方面来讲解：

1. 出现out of memory的原因

在使用CUDA加速深度学习训练的过程中，当显存不足时就会出现out of memory的错误。这通常有以下几个原因：

• Batch Size过大；
• 模型过于复杂；
• 参数设置过于复杂；
• 显存泄露等；

2. 解决方案

针对上述的几个原因，我们可以采取以下措施进行解决：

2.1 减小Batch Size

Batch Size过大是导致out of memory错误的一个常见原因，我们可以通过减小Batch Size来解决此问题。使用较小的Batch Size也可以促进模型的收敛，提高预测精度。

代码示例如下：

batch_size = 16 # 原Batch Size
batch_size_new = 8 # 新的Batch Size

2.2 减少模型参数

当模型过于复杂时，参数会非常庞大，占用显存的空间也会较大。可以通过减少模型参数来解决out of memory错误。

代码示例如下：

import torch.nn as nn

class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784,500)
        self.fc2 = nn.Linear(500,10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

# 上述模型可以修改为下面的简化版本，减小了参数数量
class SimplifiedNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784,256)
        self.fc2 = nn.Linear(256,10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

2.3 调整参数设置

有时候参数设置过于复杂也会导致显存占用过大，这时我们可以对参数进行调整，比如可以调整num_workers、pin_memory、drop_out等。

代码示例如下：

from torch.utils.data import DataLoader
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size_new, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

# 减小Drop Out值
class SimplifiedNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784,256)
        self.drop = nn.Dropout(p=0.2)
        self.fc2 = nn.Linear(256,10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.drop(x)
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

2.4 处理显存泄漏

如果显存一直在增长，我们可以考虑是否发生了显存泄露。可以使用Profiler对模型的内存和计算时间进行详细的分析，并检查模型程序，特别是使用CUDA的部分是否忘记释放显存。

代码示例如下：

import torch.profiler
def train_model(model, train_loader, criterion, optimizer, device, epoch, iter, interval):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)

        with torch.cuda.profiler.profile(enabled=False,use_cuda=True) as prof:
            output = model(data)
            loss = criterion(output, target)
            optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            optimizer.step()

        if batch_idx % interval == 0:
            print(f" epoch:{epoch}, iteration:{batch_idx+1}, loss={loss.item():.4f}")

        # Check memory usage and print to console
        if batch_idx % iter == 0:
            print(f"epoch:{epoch} iter:{batch_idx} CUDA memory allocated:{torch.cuda.memory_allocated()/10**6:.2f} MB")

3. 示例说明

3.1 修改Batch Size

在Pytorch中修改Batch Size只需要更改DataLoader的代码即可，代码示例如下：

from torch.utils.data import DataLoader
batch_size = 16 # 修改为新的Batch Size
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

3.2 构建简化的模型

在构建深度学习模型时，模型越复杂显存占用越多。我们可以通过手动编写较简单的模型来降低显存占用。

代码示例如下：

class SimplifiedNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784,256)
        self.fc2 = nn.Linear(256,10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return F.log_softmax(x, dim=1)

4. 总结

在开发深度学习模型时，out of memory问题是一个不可避免的问题。我们可以通过调整Batch Size、简化模型等方式来解决这个问题。同时，我们还需要注意内存泄漏问题，避免显存泄漏导致内存占用过多。