解决显存不足问题的方案

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在深度学习训练过程中，显存不足是一个常见的问题。以下是解决显存不足问题的一些常见方法，特别适用于使用PyTorch进行训练时。本文将提供逐步指导，帮助您找到合适的批次大小，并避免显存不足问题。

方法一：调整批次大小

批次大小（batch size）是指在每次迭代中处理的数据量。较大的批次大小会占用更多显存，而较小的批次大小则会减少显存使用。

步骤

1. 开始时使用较小的批次大小（例如2）。
2. 逐步增加批次大小（例如每次增加2或4），直到遇到内存错误。
3. 记录最大可行的批次大小，并在该值的基础上进行训练。

示例代码

initial_batch_size = 2 max_batch_size = initial_batch_size # 尝试找到最大可行的批次大小 while True: try: train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=max_batch_size, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=max_batch_size, shuffle=False) # 进行一次测试训练 train_model(train_loader, model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=1, accumulation_steps=4) # 验证模型 validate_model(val_loader, model, criterion) # 如果成功，增加批次大小 max_batch_size += 2 except RuntimeError as e: if 'out of memory' in str(e): print(f"Out of memory at batch size: { 
     max_batch_size}") torch.cuda.empty_cache() break else: raise e print(f"Max batch size found: { 
     max_batch_size - 2}") # 使用找到的最大批次大小进行训练 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=max_batch_size - 2, shuffle=True) val_loader = DataLoader(val_dataset, batch_size=max_batch_size - 2, shuffle=False) train_model(train_loader, model, criterion, optimizer, scheduler, accumulation_steps=4) validate_model(val_loader, model, criterion) 

方法二：使用梯度累积

梯度累积允许您在多个小批次上累积梯度，以模拟较大的批次大小。这可以减少每个批次的显存使用。

修改训练函数以实现梯度累积

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler def train_model(train_loader, model, criterion, optimizer, scheduler, num_epochs=100, accumulation_steps=4): model.train() scaler = GradScaler() # 初始化混合精度缩放器 for epoch in range(num_epochs): epoch_loss = 0 optimizer.zero_grad() # 初始化优化器梯度 for i, (images, labels) in enumerate(tqdm(train_loader)): images = images.cuda() labels = labels.cuda() batch_size, num_images, c, h, w = images.size() images = images.view(-1, c, h, w) # 将批次的图像展平 with autocast(): # 使用混合精度 outputs = model(images) outputs = outputs.view(batch_size, num_images, -1).mean(dim=1) # 平均每个病人的输出 loss = criterion(outputs, labels) loss = loss / accumulation_steps # 将损失除以累积步数 scaler.scale(loss).backward() # 使用缩放器进行反向传播 if (i + 1) % accumulation_steps == 0: # 当累积步数达到时进行优化 scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad() epoch_loss += loss.item() * accumulation_steps # 累加损失 scheduler.step(epoch_loss) torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存 print(f'Epoch { 
     epoch + 1}/{ 
     num_epochs}, Loss: { 
     epoch_loss / len(train_loader)}') 

方法三：清空缓存

在训练过程中定期清空CUDA缓存，可以释放不再使用的显存。

示例代码

在训练循环中添加清空缓存的代码：

torch.cuda.empty_cache() 

在每个epoch结束后调用，以确保释放未使用的显存：

scheduler.step(epoch_loss) torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存 print(f'Epoch { 
     epoch + 1}/{ 
     num_epochs}, Loss: { 
     epoch_loss / len(train_loader)}') 

方法四：使用混合精度训练

混合精度训练可以通过使用torch.cuda.amp来实现。这可以显著减少显存使用，同时提高计算效率。

示例代码

在训练函数中使用混合精度训练：

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler scaler = GradScaler() # 初始化混合精度缩放器 # 在训练循环中使用autocast和scaler with autocast(): outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) scaler.scale(loss).backward() scaler.step(optimizer) scaler.update() optimizer.zero_grad()