我用torch实现一个tucker_decomposition分解，报错显示svd计算时内存不足。这个有什么好办法解决呢？

Question

我用torch实现一个tucker_decomposition分解，报错显示svd计算时内存不足。这个有什么好办法解决呢？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

当你在使用 PyTorch 进行 Tucker 分解时遇到内存不足的问题，有几个可能的解决方案可以尝试：

1. 分批处理: 如果你处理的张量非常大，尝试将其分成更小的批次，并分批进行分解。这样可以减少单次计算所需的内存。
2. 使用迭代SVD: 在某些情况下，完全执行SVD可能需要大量内存。你可以尝试使用迭代方法（如随机化SVD算法）来近似完整的SVD，这通常需要较少的内存。
3. 降低分解的秩: 如果你的张量的秩非常高，尝试降低分解的秩（R1,...,RN）。较低的秩意味着更少的参数需要存储和计算，可能会减少内存使用。
4. 使用GPU: 如果你正在使用CPU进行计算，尝试将你的代码迁移到GPU上。GPU通常有更大的内存，并且对于某些计算任务（如SVD）可以更快地执行。
5. 优化代码: 检查你的代码以确定是否有任何优化空间。确保你在循环和计算过程中尽可能地复用数据和矩阵，避免不必要的内存分配和计算。
6. 使用外部库: 考虑使用其他库（如NumPy或其他专门用于张量分解的库）来进行计算，这些库可能有更高效的内存管理。
7. 增加内存: 如果可能的话，增加你的机器的内存也是一个选择。这可能需要购买更多的硬件资源。

针对你提供的代码片段 U, S, T = torch.linalg.svd(rank_matrix)，确保 rank_matrix 是适当大小的，并且你正在使用足够大的内存来执行这个操作。如果仍然遇到问题，考虑采用上述的一种或多种方法来减轻内存压力。