pytorch训练时内存被占满导致训练终止

错误信息

OSError: [Errno 12] Cannot allocate memory
RuntimeError: DataLoader worker (pid 10443) is killed by signal

原因分析

最后发现，所训练的数据集较大，每个epoch循环次数太多，在记录损失时不规范，导致内存占用越来越大

from timm.utils import AverageMeter
def train_one_epoch()
	loss_meter = AverageMeter()
	# # len(data_loader)较大
	for step, (samples, targets) in enumerate(data_loader):
		loss = model()
		loss_meter.update(loss)  # # 导致内存占用一直增大

正确做法

loss_meter.update(loss.item())

内存泄漏问题

早期版本的python或pytorch（如0.4.0）存在bug，在加载数据时容易内存泄漏，可尝试设置num_workers=0，增加交换内存缓解问题，治标不治本
不过经排查不是这个原因，现在应该已经修复了
https://github.com/pytorch/pytorch/issues/8976
https://github.com/prlz77/ResNeXt.pytorch/issues/5