pytorch减少显存

在PyTorch中减少显存占用有以下几种方法可以尝试： 1. 大幅减少显存占用方法：这包括减少网络模型中卷积层、全连接层和标准化层等参数的数量，因为这些层占用显存较多。而激活层和池化层等本质上是不占用显存的。此外，中间变量如特征图和优化器等也是显存消耗最多的部分。所以，优化网络结构和减少中间变量的数量可以帮助减少显存占用。 2. 小幅减少显存占用方法： - 使用inplace操作，可以减少内存开销，例如使用`relu(inplace=True)`代替`relu()`。 - 在加载和存储数据时，尽量使用CPU而不是GPU，因为数据加载和存储的过程中不需要使用GPU的计算能力。 - 使用低精度计算，例如使用半精度浮点数（float16）代替单精度浮点数（float32），可以显著减少显存占用。 - 使用`torch.no_grad()`上下文管理器来禁用梯度计算，因为梯度计算会占用显存。 - 及时清理不再使用的变量，可以通过删除变量的引用或使用`del`关键字来实现。 - 对于大型模型或数据集，可以考虑分段计算，即将数据或模型分成较小的块进行计算，以减少显存的压力。 这些方法可以帮助减少PyTorch的显存占用，从而提高显存的利用效率和模型的运行性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [PyTorch 轻松节省显存的小技巧](https://blog.csdn.net/lucifer479/article/details/125849933)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [把显存用在刀刃上！17 种 pytorch 节约显存技巧](https://blog.csdn.net/Wenyuanbo/article/details/119107466)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]