嘿，不许笑
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关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录

问题

这次做了一个人脸检测加识别的项目，由于开发在服务器上开发，没发现问题，但是当部署到jetson盒子上时发现内存会异常增高。以下是

记录总结

在这里插入图片描述
在使用pytorch gpu运行时，会开辟额外的空间，网上有理论说在gpu上pytorch有自己的函数等，所以会异常占用，另外在cpu上检测模型加载时内存也很高的问题，还没有比较合理的解释，不过我在 后面转换为tensorrt之后发现及时只在开头引入了pytorch序列化函数，后面内存也会多占用2个g左右。

解决办法

坦白说，并没有找到什么解决办法，最好的办法就是不用pytorch，诚然在训练时确实码代码比较方便，但是部署的内存占用确实让人难以接受，另外如果需要实时推理，在硬件功能稍弱的情况下，这个推理速度也是跟不上的。所以建议大家还是转成 tensorrt进行推理。

记录

GPU测试
未开始前 内存占用1.8G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第1张图片
只加载检测模型 占用3.4G（我用的检测模型特别小！）
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第2张图片
只加载检测模型+推理 占用4.8G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第3张图片

只加载识别模型 占用3.7G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第4张图片

只加载识别模型+推理 占用 4.8G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第5张图片

两个模型一起加载 占用3.8G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第6张图片

两个模型一起加载并推理 占用5.9G

关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第7张图片

搜索了以下问题，有盆友说是因为在pytorch内部使用了自己的cuda核函数，所以内存会很高，如果使用cpu推理就会小很多，这里也测试了以下cpu下的内存占用。

加载检测模型 3.4G

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使用cpu 只加载检测模型+推理 3.8G
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Cpu只加载识别模型
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使用cpu 只加载识别模型+推理 3.7G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第11张图片

Cpu两个加载 3.7G
关于pytorch使用时 内存飙升的问题记录_第12张图片

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