模型推理时显存不足问题
推理时不需要反向传播梯度所以加入如下代码
with torch.no_grad():
模型推理时显存不足问题相关推荐
- Pytorch模型测试时显存一直上升导致爆显存
问题描述 首先说明: 由于我的测试集很大, 因此需要对测试集进行分批次推理. 在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右, 而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的. 而在测试的时候, ...
- RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB Pytorch模型测试时显存一直上升导致爆显存
问题描述 由于测试集很大,出现了CUDA out of memory错误. 在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右,而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的.而在测试的时候,发现显 ...
- 模型测试时显存爆炸解决
with torch.no_grad():pass Reference:模型训练或测试时候显存爆掉(RuntimeError:CUDA out of memory)的几种可能及解决方案_洗千帆,还少年 ...
- Flask 推理MXnet 模型时显存泄漏
1.问题描述 使用Flask做MXnet模型推理API时,每调用一次API,显存持续增长,直至最终显存爆炸强制退出程序. 注:使用MXnet做模型推理时,存在输入图片size不固定的情况. 2.解决方 ...
- tensorflow 显存 训练_【他山之石】训练时显存优化技术——OP合并与gradient checkpoint...
作者:bindog 地址:http://bindog.github.io/ 01 背景 前几天看到知乎上的文章FLOPs与模型推理速度[1],文中提到一个比较耗时又占显存的pointwise操作x * ...
- 【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说,其通常包含很多卷积层,用于不断提取目标的特征,或对目标进行最终定位或者分类. 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中,最常见的数据格式是float32,占4个字 ...
- 阿里 NIPS 2017 Workshop 论文：基于 TensorFlow 的深度模型训练 GPU 显存优化
NIPS 2017 在美国长滩举办,场面非常热烈.阿里巴巴一篇介绍深度模型训练 GPU 显存优化的论文<Training Deeper Models by GPU Memory Optimiza ...
- 在模型推理时合并BN和Conv层
我们在这里简单讲解一下,在模型推理时合并BN和Conv层,能够简化网络架构,起到加速模型推理的作用.在模型中,BN层一般置于Conv层之后. Conv: 卷积层的计算简单,公式为: BN: 再来回忆一 ...
- pytorch测试模型时显存不够的问题
在训练过程中使用了分块训练,但是在测试的时候使用了整张图片输入到网络中,然后就出现了显存不够的问题 经验告诉我不应该不够,但是使用了分块训练,我也不知道是不是真的不够 一筹莫展之时,发现没有使用tor ...
最新文章
- 豪掷十亿拿下CUBA运营权，阿里体育未来也许并不轻松
- 转换成12进制 oracle,oracle 进制其间转换
- python pandas读取excel-Python使用Pandas读写EXCEL文件教程
- 第二章-大数据处理框Hadoop
- 广电总局拟规定设立未成年人频道
- java hashmap
- TopJUI通过简单的代码实现复杂的批量提交功能
- python自动化（七）自动化测试平台开发：1.自动化测试平台简介
- 解决电脑启动蓝屏出现Recovery—错误代码0xc000014
- 点歌系统源码 android,安卓盒子点歌系统代码
- 全球最牛逼的并发架构，抖音排第二，它排第一！
- C DoEvents
- 论文阅读学习 - 深度学习网络模型分析对比
- Ruby On Rails 4 hello world,Ruby On Rails上手
- 计算机网络机房需要气体灭火吗,哪些场所需要设置气体灭火系统？
- Office2016、visio2016安装的注意事项
- 《算法分析与设计》第二周课堂笔记 孙晓 老湿
- 有什么软件可以修改图片尺寸？分享给你这款图片改大小工具
- JNCIP Test Bed
- ps中修改文件最终的大小