CUDA out of memory怎么办😖

Question

有没有uu复现成功AECR-Net train过程呀，我这边老是报内存不够的error，把卡内存从12GB换到了24GB，又让gpt帮忙改善过train 跑epoch的代码，还是说内存不够😭😭在线蹲uu解答

Answer 1

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CUDA out of memory解决方案

😖 CUDA out of memory 是一个常见的问题，可能是由于训练数据太大、模型太复杂或 GPU 内存不足导致的。以下是一些可能的解决方案：

1. 减少 batch size：尝试减少 batch size，可以减少内存使用量。例如，如果 batch size 是 32，可以尝试减少到 16 或 8。
2. 使用 GPU 0：如果你有多个 GPU，可以尝试使用 GPU 0，因为它通常具有更多的内存。
3. 使用 mixed precision training：PyTorch 提供了 mixed precision training 的功能，可以使用半精度浮点数来减少内存使用量。
4. 使用 gradient checkpointing：gradient checkpointing 可以减少内存使用量，因为它只存储梯度的中间结果，而不是整个模型。
5. 使用 model parallelism：如果你的模型太大，可以尝试使用 model parallelism 将模型分割成多个部分，每个部分运行在不同的 GPU 上。
6. 使用 data parallelism：如果你的数据太大，可以尝试使用 data parallelism 将数据分割成多个部分，每个部分运行在不同的 GPU 上。
7. 检查代码：检查你的代码是否存在内存泄露或其他问题，例如未释放的内存或未关闭的文件句柄。

代码示例

以下是一个使用 mixed precision training 的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
model = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 10, kernel_size=5),
    nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(2, 2),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(4*4*10, 10)
)

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 使用 mixed precision training
model.half()  # 将模型转换为半精度浮点数
optimizer.half()  # 将优化器转换为半精度浮点数

# 训练模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_loader:
        inputs, labels = batch
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

注意：mixed precision training 需要 PyTorch 1.9 及更高版本。