在模型上运行推断时mxnet cpu内存泄漏

在模型上运行推断时，MXNet CPU内存泄漏是指在使用MXNet深度学习框架进行模型推断时，发生了CPU内存泄漏的问题。

MXNet是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活和高效的工具，用于开发各种深度学习模型。然而，有时候在模型推断过程中，可能会出现内存泄漏的问题，即内存没有正确释放，导致程序运行过程中占用的内存逐渐增加，最终可能导致程序崩溃或者系统资源耗尽。

内存泄漏问题的解决可以通过以下方法：

检查代码：仔细检查代码，特别是模型推断的部分，确保没有明显的内存泄漏问题，如未释放的变量或对象。
使用垃圾回收机制：确保使用合适的垃圾回收机制，及时回收不再使用的内存空间。
优化内存管理：合理地管理内存分配和释放，避免频繁的内存申请和释放操作，可以使用内存池等技术来优化内存管理。
调整批处理大小：通过调整批处理大小可以有效地控制内存的使用量，避免内存过多的占用。
升级MXNet版本：及时升级MXNet版本，以获取最新的修复和优化。

对于MXNet CPU内存泄漏问题，推荐使用腾讯云的相关产品进行解决，例如腾讯云AI推理服务。腾讯云AI推理服务提供了高性能的深度学习模型推理服务，支持多种框架，包括MXNet。使用腾讯云AI推理服务可以借助腾讯云的强大计算资源和优化的算法，有效解决内存泄漏等问题，并提高模型推断的性能和效率。

腾讯云AI推理服务官方介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tia

相关·内容

2万元「煤气灶」Titan RTX做深度学习？机器之心为读者们做了个评测

在该博客中，评测人员在英伟达 2080 Ti、V100、1080 Ti 等 GPU 上运行 TensorFlow 模型。...此外，还可以根据我们的测试平台粗略推断其在使用 SSD 和 DDR4 内存的高端机器上的性能。RTX 最有名的应用在游戏、娱乐领域。...在计算机视觉任务上的结果在这一部分，我们以单精度运行所有的计算机视觉（CV）任务。...图 4.4.10：训练阶段的内存利用率在训练上，PyTorch 使用的 CPU 内存最多，MXNet 和 TensorFlow 平均使用的内存类似。...单精度比混合精度具有更高的 CPU 利用率和内存利用率。综上所述，在不损失模型准确率且内存占用不明显的情况下，以混合精度训练模型比以单精度训练模型速度更快。

1.4K5 0

业界 | 英特尔开源nGraph编译器：从多框架到多设备轻松实现模型部署

用户能够在不同的设备上运行这些框架：英特尔架构、GPU 和英特尔 Nervana 神经网络处理器（NNP）。...为什么建立 nGraph 当深度学习框架作为模型训练和推断的工具首次出现时，在设计上是围绕 kernel 为特定设备优化。...结果，把深度学习模型部署到其它更先进的设备时，会在模型定义暴露出许多细节问题，从而限制了其适应性和可移植性。使用传统的方法意味着算法开发者面临把模型升级到其他设备时的沉闷工作。...使一个模型能够在不同框架上运行也非常困难，因为开发者必须把模型的本质从对设备的性能调整中分离出来，并转化到新框架中的相似运算，最终在新框架上为优选的设备配置做必要的改变。...在最新的 Intel Xeon Platinum 8180 处理器上，通过同时使用 MKLDNN v0.13，我们可以达到甚至超越之前已优化的框架的性能，例如 MXNet-MKLDNN-CPU（用 MKL-DNN

1.3K8 0

业界 | MXNet开放支持Keras，高效实现CNN与RNN的分布式训练

你可以在 Keras 中进行设计，利用 Keras-MXNet 进行训练，并使用 MXNet 在生产中运行大规模推断。...支持 CNN 现在我们在 CIFAR-10 数据集上训练 ResNet 模型，来识别 10 个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。...然后，在终端窗口运行 nvidia-smi，以确定 DLAMI 上可用 GPU 的数量。...此处的示例包括使用 LSTM 层训练 IMDB 数据集时需要的一些变通方案。尽管有这些方案，但在多 GPU AMI 上训练 RNN 会比你之前的训练经验容易一些，速度也更快。...按表中描述在 CPU、单个 GPU 和多 GPU 上使用不同的模型和数据集，你会发现 Keras-MXNet 训练 CNN 的速度更快，且在多个 GPU 上实现高效的性能提升。详见训练速度柱状图。

9213 0

人脸图像识别实例：使用Keras-MXNet在MXNet模型服务器上部署“笑脸检测器”

如果你基于CPU的机器运行： pip install mxnet pip install keras-mxnet 对于安装了cuda 9.0的基于GPU的机器，运行“pip install mxnet-cu90...在基于CPU的硬件上，训练可能需要更长时间。...按照MMS快速入门指南，我们在我们的机器上设置MXNet模型服务器。...pip install mxnet-model-server 在mac上运行： conda install-c conda-forge protobuf pip install mxnet-model-server...由于MXNet模型服务器对其进行舍入（round）时，模型的推断概率可能会出现偏差。为了进一步评估模型，我们使用不同的示例对其进行测试。 ?

3.4K2 0

mxnet-Gluon（一）：mxnet-Gluon 入门

动态图的代表就是 chainer， pytorch 和 Gluon 了，在运行的时候定义图。在每个 mini-batch 进行训练的时候都会重新定义一次计算图。...数据放在哪在神经网络中，我们有三种类别的数据：样本数据（输入和 label）网络模型参数网络中每层的输入数据在 mxnet/Gluon 中，这三种类别的数据都是由 mx.nd.NDArray...自动求导在 0.11 之前的版本中， mxnet 的 NDArray 是不支持自动求导，自动求导的支持仅存在与 mxnet 的符号编程中，但是为 Gluon（基于mxnet 的动态图框架）， mxnet...祭出神器 mxnet.gluon（版本 0.11 及以上才有这个工具包）深度学习的流水线大概有以下几个步骤：搭建网络结构初始化模型参数训练模型参数 mini-batch 数据输入到网络中...mxnet.optimizer 里面有很多优化器 mxnet.nd 对于 NDArray 的 op 级别操作在这里如何使用 GPU 当进行运算的值都处于 GPU 上时，则运算发生在 GPU 上。

1.3K6 0

为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

当使用Horovod运行MXNet进行多gpu和多节点培训时，MXNet运行时将自动应用此优化。...通过对MXNet的这些改进，英伟达实现了世界上最快的解决方案时间，ResNet50 v1.5在MLPerf上运行6.3分钟。...这些优化使得在使用18.11 MXNet容器在单个Tesla V100 GPU上使用张量核心混合精度在批量大小为32的批量训练ResNet-50时，吞吐量为1060张图像/秒，而使用18.09 MXNet...我们与Amazon和MXNet开发社区紧密合作，集成了流行的Horovod通信库，以提高在大量gpu上运行时的性能。...即使在使用多个CPU内核进行此处理时，CPU也难以足够快地为gpu提供数据。这会导致GPU在等待CPU完成任务时出现空闲时间。将这些数据管道从CPU移动到GPU是非常有利的。

2.3K4 0

基准评测 TensorFlow、Caffe、CNTK、MXNet、Torch 在三类流行深度神经网络上的表现（论文）

TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...MXNet：同样将mini-batch样本分配到所有GPU中，每个GPU向前后执行一批规模为M/N的任务，然后在更新模型之前，将梯度汇总。 TensorFlow：在每个GPU上放置一份复制模型。...多个GPU时，MXNet往往更高效。至于收敛速度，整体来说MXNet和Torch比其他三个工具更好，而Caffe最慢。 5. 讨论对于CPU并行，建议线程数不大于物理CPU内核数。

2K8 0

学界丨基准测评当前最先进的 5 大深度学习开源框架

TensorFlow 和Torch），比较它们在CPU和GPU上的运行时间性能。...该评测的主要发现可概括如下：总体上，多核CPU的性能并无很好的可扩展性。在很多实验结果中，使用16核CPU的性能仅比使用4核或8核稍好。TensorFlow在CPU环境有相对较好的可扩展性。...仅用一块GPU卡的话，FCN上Caffe、CNTK和Torch比MXNet和TensorFlow表现更好；CNN上MXNet表现出色，尤其是在大型网络时；而Caffe和CNTK在小型CNN上同样表现不俗...多GPU卡环境下，CNTK平台在FCN和AlexNet上的可扩展性更好，而MXNet和Torch在CNN上相当出色。比起多核CPU，GPU平台效率更高。所有的工具都能通过使用GPU达到显著的加速。...MXNet：同样将mini-batch样本分配到所有GPU中，每个GPU向前后执行一批规模为M/N的任务，然后在更新模型之前，将梯度汇总。 TensorFlow：在每个GPU上放置一份复制模型。

1.1K5 0

训练好的深度学习模型原来这样部署的！（干货满满，收藏慢慢看）

在单个GPU上运行多个模型不会自动并发运行这些模型以尽量提高GPU利用率 ? Matlab案例能从数据中学习，识别模式并在极少需要人为干预的情况下做出决策的系统令人兴奋。...另外，这些框架要么CPU，要么NVIDIA GPU，对硬件平台有要求，不灵活；还有，框架是真心大，占内存（tf还占显存），占磁盘。...有了异构，就可以在CPU、GPU和DSP上跑不同的模型，实现真正的生产部署，比如人脸检测、人脸识别和人脸跟踪，可以同时跑在不同的硬件上。...初始化延迟：在实际项目中，初始化时间对用户体验至关重要，框架对此进行了针对性的优化。内存占用：通过对模型的算子进行依赖分析，引入内存复用技术，大大减少了内存的占用。...训练完成后，训练的模型将转换为可加载到SNPE运行时的DLC文件。然后，可以使用此DLC文件使用其中一个Snapdragon加速计算核心执行前向推断传递。 © THE END

30.1K5 5

高阶干货｜如何用gperftools分析深度学习框架的内存泄漏问题

计算机程序都可能有内存泄漏的风险。...内存泄漏一般是由于程序在堆(heap)上分配了内存而没有释放，随着程序的运行占用的内存越来越大，一方面会影响程序的稳定性，可能让运行速度越来越慢，或者造成oom，甚至会影响程序所运行的机器的稳定性，造成宕机...内存泄漏的分析工具目前有很多内存泄漏分析工具，比较经典的有valgrind, gperftools 主流的深度学习框架，例如Google Tensorflow，Mxnet，PaddlePaddle等，...使用heap profile来运行python程序。本质上是周期性的对堆的分配情况做一次快照。...从下面的截图可以看出，在CPU版本fluid的运行过程中，分配存储最多的模块是CPUAllocator(memory pool)，而别的模块相对而言分配内存较少，所以被忽略了，这对于分析内存泄漏是很不方便的

5K2 0

求求你别在重新造轮子了，这里有快速搭建人脸行人车辆等热门应用的简单方法

)使用，如何帮助开发者在CPU上对深度学习的模型跑出实时帧率，文章链接如下：相关内容链接使用OpenVINO ToolKit 实时推断 OpenCV调用Faster-RCNN对象检测网络其下载地址如下...核心组件-模型优化器模型优化器Model Optimizer，模型优化器支持的深度学习框架包括 -ONNX -TensorFlow -Caffe -MXNet 核心组件-推断引擎推断引擎(Inference...Engine)支持硬件指令集层面的深度学习模型加速运行，同时对传统的OpenCV图像处理库也进行了指令集优化，有显著的性能与速度提升。...&xml, const String &bin ) 其中 Xml表示模型配置信息文件 Bin表示二进制的模型文件在OpenCV DNN中加载车辆与车牌检测模型，代码如下： // 加载模型 Net...图像大小为1600x1200， i7 CPU笔记本上运行，这速度还用多说吗？

6752 0

了解机器学习深度学习常用的框架、工具

不足：运行速度：由于 Keras 是在 TensorFlow 的基础上再次封装的，因此运行速度可能没有 TensorFlow 快。...MXNet 的基本信息和特性 MXNet 设计之初就考虑到了效率和灵活性，它具有以下几个显著特点：跨平台和多语言支持：MXNet 可以在多种操作系统上运行，包括 Linux、Windows 和 macOS...随着移动和边缘计算的兴起，对于能够在资源受限的设备上运行的轻量级模型需求日益增加，这促使了 TFLite 的诞生。...TFLite 的基本信息和特性基本信息轻量化：TFLite 通过模型量化和优化技术减小模型大小，提高执行效率，使其适合在内存和计算能力有限的设备上运行。...调试困难：由于运行在移动或嵌入式设备上，调试 TFLite 模型可能比在服务器或桌面环境更加困难。

1.2K0 1

重磅！字节跳动开源高性能分布式训练框架BytePS：兼容TensorFlow、PyTorch等

然而，大模型与大数据对训练时的计算能力提出了极高要求，单张 GPU 卡，或者单台服务器上的 GPU 卡，已经远远不能够满足内部训练任务的需求。...据介绍，在服务器内，GPU 是插在不同的 PCIe switch 上的，相同 PCIe switch 内的 GPU 通信带宽较高，跨 PCIe switch 的通信带宽就较小。...NUMA 是指服务器上有不止一颗 CPU，CPU 内存也有类似问题：同 CPU 的内存访问带宽高，跨 CPU 的内存访问带宽低。...BytePS 会根据这些信息，有选择地分配数据在 CPU 和 GPU 中的内存位置，以及哪块内存和哪块内存通信，从而最大化通信带宽。...因此你需要使用 CUDA 或 NCCL 来构建和运行 BytePS。

1.8K3 0

系列 | OpenVINO视觉加速库使用一

3.8K2 2

「紫禁之巅」四大图神经网络架构

与此同时，所有已实现方法都支持CPU和GPU计算，在遵循不变的数据流范式的基础上利用专门的CUDA内核实现高性能。...在具有六十亿节点、三千亿边的网络中，训练两层GAT耗费14小时，完成整个图的推断需要1.2小时。上面提到的DGL与PyG均是在单机系统下处理工业规模级的图。...在推断阶段，GraphInfer提供了一种分层模型切片，利用MapReduce管道以从较低层推断到较高层。...紧随其后，DGL写了自己的内核，在效率上得到了极大提升。如下图所示，根据DGL在小型基准数据集上与PyG的比较，在速率上相当，内存管理上DGL会略占优势。...DGL在PyTorch、MXNet和TensorFlow已实现了三十多种模型，还实现了多种sampling方法，对于构建自己的模型更具灵活性。

1.5K2 0

从零开始：TensorFlow机器学习模型快速部署指南

本质上，TensorFlow 在每次启用 run_graph 时，将所有计算加载至内存中。...如果你试着在 GPU 上执行推断时就会明显发现这一现象，你会看到 GPU 内存随着 TensorFlow 在 GPU 上加载和卸载模型参数而升降。...Mxnet 也很独特：它实际上已开源可用的推断服务器代码：https://github.com/awslabs/mxnet-model-server。部署计划是将代码封装进 Flask app。...扩展：负载平衡和服务发现现在我们已经有一个模型可用的服务器，但是它可能太慢，或我们的负载太高。我们想运行更多此类服务器，那么我们应该怎样在多个服务器上对其进行分布呢？...代理代码：工作线程代码：但是，在应用到机器学习时，这个配置会遇到带宽问题。系统如果每秒钟处理数十、数百张图片，它就会卡在系统带宽上。

1.5K7 0

MXNet 宣布支持 Keras 2，可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练

CNN 支持现在让我们在 CIFAR-10 数据集（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）上训练一个 ResNet 模型以确定 10 个分类：飞机...其次，在终端窗口中运行 nvidia-smi 以确定 DLAMI 上可用的 GPU 数量。在下一步中，如果您有四个 GPU，您将按原样运行脚本，否则运行以下命令打开脚本进行编辑。...RNN 支持 Keras-MXNet 目前提供 RNN 实验性的支持。在使用带有 MXNet 后端的 RNN 时存在一些限制。更多相关信息，请查阅 Keras-MXNet 文档。...后端兼容，因此您可以运行它： $ python imdb_lstm.py （可选）在训练运行期间，使用 nvidia-smi 命令检查 GPU 利用率和内存使用情况。...通过在该表中描述的 CPU，单 GPU 和多 GPU 机器上使用各种模型和数据集，您可以看到 Keras-MXNet 具有更快的 CNN 训练速度，以及跨多个 GPU 的高效缩放，这将显示在训练速度的条形图中

5797 0

深度学习算法优化系列十五 | OpenVINO Int8量化前的数据集转换和精度检查工具文档

你需要安装Caffe的模型优化器来运行Caffe模型。...现在尝试编辑配置文件，在其他设备或框架（如Caffe、MxNet或OpenCV）上运行SampLeNet，或者直接转到你的拓扑！...这将从命令行中选择目标设备（依次提供多个设备时，将对所有指定设备逐一运行评估）。 model：你的网络xml文件的路径。 weights：你的网络bin文件的路径。...您可以在《模型优化器开发人员指南》中找到支持参数的完整列表。模型将在每次评估之前进行转换。...ssd_mxnet：将MxNet框架下的SSD模型转换为DetectionPrediction表示。

1.8K1 0

资源 | 微软开源MMdnn：实现多个框架之间的模型转换

MXNet、CNTK 等框架。...其主要特征包括：模型文件转换器，转换 DNN 模型使之适合不同框架；模型代码块生成器，生成适合不同框架的训练或推断代码块；模型可视化，针对不同框架可视化 DNN 网络架构和参数；模型兼容性测试（...强烈建议先阅读 README） Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) PyTorch CoreML（实验阶段）测试模型我们在部分 ImageNet 模型上对当前支持的框架间模型转换功能进行了测试...为了运行下面的命令行，你需要使用喜欢的包管理器安装 requests、Keras、TensorFlow。使用 Keras inception_v3 模型作为示例。 1....你可以用这两个文件调整训练或推断。 5.

1.6K6 0

你写的ML代码占多少内存？这件事很重要，但很多人还不懂

在进行机器学习任务时，你需要学会使用代码快速检查模型的内存占用量。原因很简单，硬件资源是有限的，单个机器学习模块不应该占用系统的所有内存，这一点在边缘计算场景中尤其重要。...或者你是基于工厂传感器的数据流开发了模型，计划将其部署在其中一台工业计算机上。这时，你的模型可能是硬件上运行的几百个模型之一，所以你必须对内存占用峰值有所了解。...；系统时间：区分系统时间（例如，休眠或执行 I / O 操作）； GPU：报告在英伟达 GPU 上使用的时间（如果有）；复制量：报告每秒要复制的数据量；泄漏检测：自动查明可能造成内存泄漏的线路。...作者将拟合的模型另存为 pickled dump，并将其与测试 CSV 文件一起加载以进行推断。为了清晰起见，将所有内容置于 Scalene 执行和报告环境下循环运行。...事实上 Scalene CLI 也有其他可以利用的选项：仅分析 CPU 时间，不分析内存；仅使用非零内存减少资源占用；指定 CPU 和内存分配的最小阈值；设置 CPU 采样率；多线程并行，随后检查差异

5801 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云