开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

PyTorch-闪电模型在第一个时期后耗尽内存

PyTorch-闪电模型是PyTorch深度学习框架的一个高级封装库，旨在简化模型训练过程并提供更高的性能。然而，在第一个时期后，可能会出现内存耗尽的问题。

内存耗尽通常是由于模型或数据集过大，导致内存无法容纳所有的参数和中间计算结果。为了解决这个问题，可以采取以下几种方法：

减小批量大小（Batch Size）：通过减小每次训练时的批量大小，可以减少内存的使用量。然而，这可能会导致训练过程变慢，因为需要更多的迭代次数来完成训练。
减小模型规模：可以尝试减小模型的规模，例如减少隐藏层的节点数或减少卷积层的通道数。这样可以减少模型参数的数量，从而减少内存的使用。
使用分布式训练：可以将训练过程分布到多台机器上进行，并使用分布式数据并行来减少每台机器上的内存使用量。这需要使用分布式训练框架，如PyTorch的DistributedDataParallel。
使用混合精度训练：可以使用混合精度训练技术，将模型参数和梯度存储为半精度浮点数，从而减少内存的使用。PyTorch提供了AMP（Automatic Mixed Precision）工具包来简化混合精度训练的实现。
使用数据并行：如果模型无法在单个GPU上运行，可以使用数据并行技术将模型分布到多个GPU上进行训练。PyTorch提供了DataParallel模块来实现数据并行训练。
使用分布式数据加载：可以使用分布式数据加载技术来减少内存的使用。PyTorch提供了torch.utils.data.distributed.DistributedSampler和torch.utils.data.distributed.DistributedDataLoader来实现分布式数据加载。

对于PyTorch-闪电模型，腾讯云提供了适用于深度学习任务的云计算产品，如GPU云服务器、弹性GPU、深度学习容器服务等。您可以通过腾讯云官方网站了解更多相关产品和服务的详细信息。

参考链接：

PyTorch官方网站：https://pytorch.org/
腾讯云GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu
腾讯云弹性GPU：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云深度学习容器服务：https://cloud.tencent.com/product/tke
PyTorch-闪电模型官方文档：https://pytorch-lightning.readthedocs.io/

相关搜索:凯拉斯:如果我在训练了几个时期后重新编译我的模型会怎么样？Tensorflow -相同模型的第一个时期的损失停滞不前，在较早的运行时显示出更好的结果使用fit_generator的训练模型不显示val_loss和val_acc，并且在第一个时期中断 php 控制图层隐藏 php论坛源码wap php搜索下拉提示框 php 改变图片类型 php找最大值的函数 php 什么是实体类 php 中文数字转换

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

加速 PyTorch 模型训练的 9 个技巧

我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning Trainer中使用的相关flags，这样你可以不用自己编写这些代码！ **这本指南是为谁准备的？...）移动到多个GPU-nodes中 (8+GPUs) 思考模型加速的技巧 Pytorch-Lightning 你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化...# expensive x = x.cuda(0)# very expensive x = x.cpu() x = x.cuda(0) 如果内存耗尽，不要将数据移回CPU以节省内存。...将模型的不同部分放在不同的GPU上，batch按顺序移动有时你的模型可能太大不能完全放到内存中。...总是把输入放在设备列表中的第一个设备上。在设备之间传输数据是昂贵的，把它作为最后的手段。优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9.

9432 0

9个技巧让你的PyTorch模型训练变得飞快！

我会给你展示示例Pytorch代码以及可以在Pytorch- lightning Trainer中使用的相关flags，这样你可以不用自己编写这些代码！ **这本指南是为谁准备的？...你可以在Pytorch的库Pytorch- lightning中找到我在这里讨论的每一个优化。Lightning是在Pytorch之上的一个封装，它可以自动训练，同时让研究人员完全控制关键的模型组件。...# expensive x = x.cuda(0)# very expensive x = x.cpu() x = x.cuda(0) 如果内存耗尽，不要将数据移回CPU以节省内存。...将模型的不同部分放在不同的GPU上，batch按顺序移动有时你的模型可能太大不能完全放到内存中。例如，带有编码器和解码器的序列到序列模型在生成输出时可能会占用20GB RAM。...总是把输入放在设备列表中的第一个设备上。在设备之间传输数据是昂贵的，把它作为最后的手段。优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9.

1.2K5 1

BIO,NIO,AIO总结

后来，你们家用上了水开了会发出声音的壶，这样你就只需要听到响声后就知道水开了，在这期间你可以随便干自己的事情，你需要去倒水了（异步非阻塞）。...我们再设想一下当客户端并发访问量增加后这种模型会出现什么问题？在 Java 虚拟机中，线程是宝贵的资源，线程的创建和销毁成本很高，除此之外，线程的切换成本也是很高的。...，其中M可以远远大于N.通过线程池可以灵活地调配线程资源，设置线程的最大值，防止由于海量并发接入导致线程耗尽。...伪异步I/O通信框架采用了线程池实现，因此避免了为每个请求都创建一个独立线程造成的线程资源耗尽问题。不过因为它的底层仍然是同步阻塞的BIO模型，因此无法从根本上解决问题。...代码示例出自闪电侠的博客，原地址如下： https://www.jianshu.com/p/a4e03835921a 客户端 /** * * @author 闪电侠 * @date 2018年10

8981 0

在Salesforce Lightning Experience（闪电体验）提高性能和速度

Knowledge :000250291 描述如果您或您的用户在使用闪电体验时正在经历缓慢的页面加载时间，它可能与以下一种或多种问题类型有关。...设备和Browser-Related问题使用笔记本、台式机或虚拟桌面基础设施，没有足够的处理能力或内存。或者有多个应用程序在争夺设备的资源，比如CPU和内存。...如果可能，关闭在客户端设备上运行的其他应用程序。如果可能，将浏览器设置重置为原始默认设置。删除未使用或不必要的浏览器插件和扩展。将客户端设备升级到具有更多处理能力和内存的模型。...禁用不必要的插件和扩展: 浏览器插件和扩展对闪电体验性能的影响取决于它们消耗多少CPU能量或内存资源。禁用特定的插件或扩展，以查看更改是否会导致更高的辛烷值。...在第一个选项卡上显示最需要的信息，并将辅助信息移动到后面的选项卡上。将不太重要的组件移动到一个或多个Lightning页面选项卡之后。不在主选项卡中的组件不会在初始页面加载中呈现，而是只按需呈现。

1.9K2 0

伪异步 IO

通过线程池，可以灵活地调配线程资源，设置线程的最大值，防止由于海量并发接入而导致的线程耗尽。 ?...由于线程池可以设置消息队列的大小和最大线程数，因此，它的资源占用是可控的，无论多少个客户端并发访问，都不会导致资源的耗尽和宕机。...伪异步 I/O 通信框架采用了线程池实现，因此避免了为每个请求都创建一个独立线程所造成的线程资源耗尽问题。不过因为它的底层仍然是同步阻塞的 BIO 模型，所以还是无法从根本上解决问题。...代码示例出自：闪电侠的博客客户端 public class IOClient { public static void main(String[] args) { // TODO 创建多个线程...}).start(); } catch (IOException e) { } } }).start(); } } 总结在活动连接数不是特别高

8483 0

Java面试常考的 BIO，NIO，AIO 总结

我们再设想一下当客户端并发访问量增加后这种模型会出现什么问题？在 Java 虚拟机中，线程是宝贵的资源，线程的创建和销毁成本很高，除此之外，线程的切换成本也是很高的。...伪异步I/O通信框架采用了线程池实现，因此避免了为每个请求都创建一个独立线程造成的线程资源耗尽问题。不过因为它的底层任然是同步阻塞的BIO模型，因此无法从根本上解决问题。...代码示例出自闪电侠的博客，原地址如下： https://www.jianshu.com/p/a4e03835921a 客户端 /** * * @author 闪电侠 * @date 2018年10.../** * * @author 闪电侠 * @date 2019年2月21日 * @Description: NIO 改造后的服务端 */ public class NIOServer {...在 Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步非阻塞的IO模型。

7863 0

【本周主题】第三期 - JavaScript 内存机制

拷贝这些类型的数据是拷贝了指针一个副本，新指针和原指针还是指向堆内存里的同一个地址。栈跟队列区分：队列是先进先出结构，它两边都有口。就像去火车站排队买票。第一个人先排队的，业务员第一个接待他。...1、垃圾回收机制很多语言，在使用完毕后需要程序员手动释放内存，我们应该庆幸的是，js引擎有自动的垃圾回收机制。可以自动进行内存管理，减轻了我们的工作负担。...所以，这么看来，我们写完程序后还要检查有哪些值是不再使用的，就给他指向null，剪断引用的线，释放内存空间。尤其是在全局作用域。...就是动态分配的空间，在使用完毕后没有被释放，就会导致该内存空间一直被白白占用，直到程序结束。...虽然程序结束，释放了所有内存，但是如果长时期的不结束这段程序，内存也就不能及时释放。

6752 0

计算机视觉研究院：AI部署以及工业落地学习之路（文章较长，建议收藏）

量化后的模型在特定CPU或者GPU上相比FP32、FP16有更高的速度和吞吐，也是部署提速方法之一。...量化训练是在模型训练中量化的，与PTQ(训练后量化)不同，这种量化方式对模型的精度影响不大，量化后的模型速度基本与量化前的相同(另一种量化方式PTQ，TensorRT或者NCNN中使用交叉熵进行校准量化的方式...，在一些结构中会对模型的精度造成比较大的影响)。...(PTQ) INT8(QAT) 精度不降反升(可以由于之前FP32的模型训练不够彻底，finetune后精度又提了一些)，还是值得一试的。...训练好的模型通过以下几种方式转换： Pytorch->ONNX->trt onnx2trt Pytorch->trt torch2trt Pytorch->torchscipt->trt trtorch

9543 0

美团闪电仓能否破解即时零售的四大困境？

虽然消费者记不住更多的品牌，却需要更多的品牌，这个矛盾在电商平台被很好地解决，但实体店在很长一段时期内仍然无法很好地解决。以实体店为主体的即时零售平台面临了实体店“同质化”与线上用户需求多样化的矛盾。...在美团闪电仓的实践过程中，答案似乎是肯定的。这是由即时消费的核心诉求：快和好，以及年轻客群决定的。美团闪购用户调研数据显示，其用户中有60%是90后，80后以下占了85%。...跳出实体店的思维框架，通过“美团闪电仓”的前置仓模型，这个问题马上迎刃而解，毕竟仓库本身的职责之一就是不断提升“拣货效率”的。...在和配送的对接上，美团给商家提供了两种模式：接单后发配送的并行模式和商家拣货后发配送的串行模式。商家可以针对不同的场景选择不同的模式进行处理，提高拣货员与配送员的配合度，效率大为提升。...“我们建的第一个仓面积是60平，主要卖快消品，当时整个美团闪购在2019年大部分销量在快消品，2021年耐用品品类发生了变化……即时零售的竞争是以‘天’为维度，要有明确的流量思维和数据思维，在线上进行数字化的精细运营

3130 0

简述闪电网络历史：一个与比特币同样伟大想法的历程

在Russell开始开发C-Lightning后不久，Blockstream就不再是唯一一家实现闪电网络的公司了。...在麻省理工学院，Dryja继续致力于他在Lightning Labs的闪电网络实现工作。他把自己的闪电实验室重新命名为Lit，这一时期，Lit和Ind同时存在。...其中第一个就是新的时间锁，这将使支付通道能够抵抗比特币的延展性缺陷。然而，这个问题早在闪电网络白皮书发布之前就已经开始着手解决了，并且在2015年完全得到解决。...后来，Bitcoin Core的开发者们意识到，闪电网络在相对的时间锁中的表现更好。这使得用户可以在确认另一个交易后，将比特币锁定在一个特定的时间点上。...但是闪电网络需要的最大改变（至少保证一个说得过去的用户体验），是对任何比特币交易的延展性修正。在闪电网网络白皮书发表后，延展性被认为是一个巨大的挑战。

1K7 0

Pytorch转ONNX详解

转自极市平台编辑机器学习研究组订阅号之前几个月参与了OpenMMlab的模型转ONNX的工作（github account: drcut），主要目标是支持OpenMMLab的一些模型从Pytorch...（1）Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，...在这种情况下，如果我们在Pytorch对它调用MaxPool（kernel_size=2, stride=1,pad=0）那么会得到两个输出，第一个输出是Maxpool之后的值： ? ?...（2）ONNX与Caffe 主流的模型部署有两种路径，以TensorRT为例，一种是Pytorch->ONNX->TensorRT，另一种是Pytorch->Caffe->TensorRT。...ONNX其实就是把上层深度学习框架中的网络模型转换成一张图，因为tensorflow本身就有一张图，因此只需要直接把这张图拿到手，修修补补就可以。

2.4K2 0

如何管理内存

程序员成长充电站 01 垃圾回收内存是一种你不可以耗尽的珍贵资源。在一段时期里，你可以无视它，但最终你必须决定如何管理内存。堆内存是在单一子程序范围外，需要持续（保留）的空间。...一大块内存，在没有东西指向它的时候，是无用的，因此被称为垃圾。根据你所使用的系统的不同，你可能需要自己显式释放将要变成垃圾的内存。更多时候你可能使用一个有垃圾回收器的系统。...你应该尽早发现并且修复内存泄露。如果你有一个长时间运行的系统，内存可能在测试中不会被耗尽，但可能在用户那里被耗尽。 02 对象内存创建新对象在任何系统里都是有点昂贵的。...然而，在子程序里直接为局部变量分配内存通常很便宜，因为释放它的策略很简单。你应该避免不必要的对象创建。...然后你必须谨慎机智地分配每一块内存，并且为它设计一种在合适的时候重新分配的方式。这种销毁的方式可能随着你创建的对象的不同而不同。你必须保证每个内存分配操作都与一个内存释放操作相匹配。

6672 0

木星的「星空」，太阳的耀斑，谁是最美封面？

但是近日发表在《自然》的一篇文章，让人们也看到了木星的美丽星空，宇宙中还有哪些令人向往的景象？太阳的耀斑也很惊艳！如《星空》般美丽的景象出现了，不过不是在地球上，而是木星。...蘑菇「绑架」了氨水，木星上也有闪电自从1979年NASA的「旅行者号」第一次看到了木星的闪电以来，人们一直认为木星的闪电与地球的闪电很相似。但「朱诺号」却让我们看到了一个不太寻常的闪电。...最近发表于《自然》上的一篇研究，研究人员发现了木星上一种意想不到的放电形式——「浅层闪电」。这种浅层闪电来自含有氨-水溶液的云，而地球上的闪电来自水云。...浅层闪电引发了另一个关于木星大气内部运作的谜团:“朱诺号”的微波辐射计仪器发现，氨已经耗尽——也就是说，缺失了——木星的大部分大气。更令人费解的是，氨的含量随着在木星大气中的移动而变化。...这种方法无法预测耀斑到底何时会发生，也无法确定是在合适的条件首次发生后一小时还是一天发生，而且也无法确定比X1耀斑更弱的情况，但是让人类对太阳耀斑机制的理解更深刻了。

6042 0

闪电网络实操，从最简单的比特币第二层闪电网络付款开始

在本文中，我们将用测试网作为示范，利用比特币第二层闪电网络进行付款。我们将会使用命令行工具，因为我发现这是使用网络的最可靠的方法，同时也可以让你对网络的运行方式有更加深入的了解。...这实际上是序列化的凭证，将其解码后表示你没被多收费。...这样我们在付款的时候就不会出现任何控制台错误。从上面的解码付款命令输出中复制付款人ID，并在闪电网络浏览器中进行搜索。复制URI，然后连接并创建一个通道。...但我们需要等待交易在区块链上确认，通道才可用。一个小时后，我们可以看到通道已经建立——状态显示CHANNELD_NORMAL。...你在htlc.me的网络钱包应该会立即检测到已付款。现在，你应该可以以十分低廉的费用进行任意金额的付款了，直到你耗尽通道中的资金，或该笔款项到期为止。 ? 总结如你所见，测试网上的节点至少还能用。

1.2K2 0

DeFi借贷协议Akropolis重入攻击事件分析

Akropolis创始人兼首席执行官Ana Andrianova表示，攻击者利用在衍生品平台dYdX的闪电贷进行重入攻击，造成了200万美元的损失。...成都链安团队在接到自主独立研发的区块链安全态势感知平台（Beosin-EagleEye）报警后，第一时间对本次攻击事件进行了调查，结果发现： 1、Akropolis确实遭到攻击2、攻击合约地址为：0xe2307837524db8961c4541f943598654240bd62f3...deposit时，将token设置为自己的攻击合约地址，在合约进行transferFrom时，调用的是用户指定的合约地址，如下图所示：（图4）通过分析代码发现，在调用deposit函数时，用户可指定...攻击者从该项目的yCurve和sUSD池中取出了5万美元的DAI，而在耗尽这些池子前，共计窃取了价值200万美元的DAI。在本次攻击事件中，黑客使用重入攻击配合dYdX闪电贷对存储池发起了侵占。...在协议中，资产存储池可谓是防守重点，作为项目方，对资金池的安全预防、保护措施应置于最优先级别。特别是，为应对黑客不断变化的攻击手段，定期全面检查和代码升级缺一不可。

3334 0

放弃Softmax，首个线性注意力Transformer大模型：1750亿参数，速度、精度更优

此外，研究者还引入了 Lightning Attention（闪电注意力）这种全新技术，并表示其可以将线性注意力在训练时的速度提升两倍，并且其还能通过感知 IO 将内存用量减少 4 倍。...他们还提出了一种稳健的推理算法，可以在不同的序列长度下保证数值稳定和恒定的推理速度，由此能提升模型在训练和推理阶段的效率。...这种策略性分区方法可减少对每个 GPU 的内存占用，从而优化了内存利用率。...此外，为了在减少 GPU 内存消耗的同时加快计算速度，研究者还使用了自动混合精度（AMP）。...图 3：对 SRMSNorm 实现的性能评估图 4：线性注意力和闪电注意力之间的内存和速度比较图 5：推理时间和内存占用情况系统优化表 11：模型并行性性能表 12：训练不同大小的模型的效率

4633 0

放弃Softmax，首个线性注意力Transformer大模型：1750亿参数，速度、精度更优

此外，研究者还引入了 Lightning Attention（闪电注意力）这种全新技术，并表示其可以将线性注意力在训练时的速度提升两倍，并且其还能通过感知 IO 将内存用量减少 4 倍。...他们还提出了一种稳健的推理算法，可以在不同的序列长度下保证数值稳定和恒定的推理速度，由此能提升模型在训练和推理阶段的效率。...这种策略性分区方法可减少对每个 GPU 的内存占用，从而优化了内存利用率。...此外，为了在减少 GPU 内存消耗的同时加快计算速度，研究者还使用了自动混合精度（AMP）。...图 3：对 SRMSNorm 实现的性能评估图 4：线性注意力和闪电注意力之间的内存和速度比较图 5：推理时间和内存占用情况系统优化表 11：模型并行性性能表 12：训练不同大小的模型的效率

3493 0

2021 年了，TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架地位又有什么变化吗？

当然动态图比静态图确实要多踩一点坑，但带来的可能是模型迭代效率的提升。...其实我从16年开始接触深度学习，最早学习的框架是theano，当TensorFlow出来后，theano的使用者就慢慢转向了TensorFlow，到19年我又开始转向PyTorch。...每次转变后，我只能说一句话：真香。声明：我的观察只限于在比较卷的CV领域。 ?...等到了20年初我落地项目的时候，pytorch良好的生态环境促进了它在移动端落地的进展，我们组全部改用pytorch，放弃了tf 1.x , 落地选择了pytorch->ONNX->tensorRT,...各位看一下，之前在公司里用1.x的有几个换到2去呢？ 3）Pytorch这两年在落地部署上成熟了很多，通过pytorch->ONNX->ncnn/tensorRT可以满足大部分移动端需求。

8982 0

Hello Lightning Network -0

闪电网络的基本原理其实非常简单，在我们之前的文章中已经花费了大量篇幅去介绍；但是在实现过程中，还有数不清的工程细节上的权衡；由于现在的实现还只是一个雏形，我们实操闪电网络交易的时候会有各种各样的“？”...也没关系，在这个模型中，有了惩罚机制，提现的一方可以直接拿最后一笔清算交易的状态来广播(这笔交易是双方都签名承认的)，代价就是晚一点得到资金而已。...RSMC采用了一个非常巧妙的方法，在C1a的第一个输出中，采用了Alice2和Bob的多重签名，Alice将Alice2 的私钥交给Bob，即表示Alice放弃C1a，承认C2a。 ?...在闪电网络的极大繁荣时间，可以看作是现在互联网模型的克隆。优缺点大辩论关于支付通道建立乐观：建立的闪电网络渠道可以与现有钱包和系统内置无缝过程。当收到和支付比特币时，资金需要存到某个地方。...在整个交易中，智能合约起到了中介的重要角色，而区块链网络则确保最终的交易结果被确认。闪电网络似乎可以在整体网络交易规模上带来重大改进。

8151 0

你所能用到的数据结构（六）

九、你不能小看任何简单的东西堆栈，稍微对数据结构有点了解的人，都会觉得这个结构太简单了，其模型就是先进后出，可以想象成为一摞盘子，盘子一个叠一个的，在正常情况下，你会永远往上摞盘子并且从上面取盘子，...如果你玩过三国杀，你被乐不思蜀了，这时候闪电轮到了你的头上，先判断乐不思蜀还是闪电？根据规则是后来的先判，于是翻牌判断闪电，然后乐不思蜀。这也就是一个堆栈啊！...那么，如何实现这样一个先进后出的结构呢？...首先，堆栈肯定是一种集合，一种具有特殊性质的集合，那么很自然的想到利用数组来实现，比方说我们有一个20个长度的数组a，我们将第一个数放在索引为0的位置上，现在第二个数，我们将第一个数向后挪一位，挪到a[...永远有比很大更大的数，更不用说这样做导致的内存浪费，可能在你平时编写小程序的时候，你无法体会到内存浪费对于一个程序员深深地痛，另外一个痛是内存泄露，所以有些东西还是先培养出一种习惯比较好的。

6165 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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭