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fp16和fp32

个指数位和23个尾数位利用fp16代替fp32优点：1）TensorRT的FP16与FP32相比能有接近一倍的速度提升168，前提是GPU支持FP16（如最新的2070,2080,2080ti等）2）减少显存

hi我是大嘴巴·2023-01-03 22:52

tensorflow显存不够，报错

UsingTensorFlowbackend.2019-05-1506:48:05.053398:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1471]Addingvisiblegpudevices:02019-05-1506:48:05.053430:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_devic

xd_MrCheng·2023-01-03 19:23

论文阅读《Multi-View Depth Estimation by Fusing Single-View Depth Probability with Multi-View Geometry》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.08177源码地址：https://github.com/baegwangbin/MaGNet概述出发点：MVS构建多视角匹配代价体带来巨大的显存消耗单目深度估计在无

CV科研随想录·2023-01-03 16:26

【debug】tensorflow训练GPU利用率为0

在跑一个基于tensorflow的代码时，发现指定了GPU后，只占了很小的显存，且GPU利用率为0。如图卡1：经核查发现是tensorflow-gpu版本和cuda版本没对上,(也没报错。。

cxxx17·2023-01-03 10:51

深度学习PyTorch、TensorFlow中GPU利用率与内存占用率很低的问题

上周，在一个使用Pytorch搭建的目标训练项目中，训练时，通过使用命令行执行NVIDIA-SMI（仅支持英伟达显卡）命令发现GPU的利用率基本一直停留在0%，并且显存占用率也较低。

YePeanut·2023-01-03 10:46

模型测试时显存爆炸解决

withtorch.no_grad():passReference:模型训练或测试时候显存爆掉（RuntimeError：CUDAoutofmemory）的几种可能及解决方案_洗千帆，还少年的博客-CSDN

_Brooke_·2023-01-03 07:17

深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足

目录前言：GPU基础知识卷积神经网络参数参数的显存占用梯度与动量的显存占用输入输出的显存占用节省显存的方法减少卷积层的计算量常用模型显存/计算复杂度/准确率建议前言：在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题

Jayden yang·2023-01-03 07:11

Pytorch使用DDP加载模型时出现多进程在GPU0上占用过多显存的问题

使用pytorchDDP(DistributedDataParallel，分布式数据并行)可以进行多卡训练，涉及到模型保存与加载问题时，一般会涉及到以下两种需求：将多卡训练的模型保存到磁盘。从磁盘加载模型，在多卡上继续训练。如何无bug且高效的解决以上需求？（假设训练设备为“单机4卡”）对于需求1，由于DDP在多卡中维护了相同的模型参数（通过在4张GPU上确保模型初始化以及广播相同的梯度来保证4张

背着代码的蜗牛·2023-01-03 07:06

Docker运行PyTorch的一次记录

本文目录一.cv2错误二.distributed报错三.启动/关闭/后台运行Docker1.启动2.后台运行Docker3.Docker内释放显存其实在之前制作完Docker镜像之后，我就用Docker

harry_tea·2023-01-02 11:10

Pytorch 多卡并行训练教程（DDP）

Pytorch多卡并行训练教程（DDP）在使用GPU训练大模型时，往往会面临单卡显存不足的情况，这时候就希望通过多卡并行的形式来扩大显存。

Timer-419·2023-01-02 10:43

【问题解决】keras指定GPU

原始代码如下二、解决查找原因，发现Keras使用显卡时是默认调用所有的GPU，并且占满所有显存的。

GUANYX~·2023-01-01 17:13

【深度学习】PyTorch 常用 Tricks 总结

作者：z.defying转载自：Datawhale目录：1指定GPU编号2查看模型每层输出详情3梯度裁剪4扩展单张图片维度5独热编码6防止验证模型时爆显存7学习率衰减8冻结某些层的参数9对不同层使用不同学习率

风度78·2023-01-01 09:27

(39)CUDA out of memory. Tried to allocate 76.00 MiB (GPU 0； 10.76 GiB total capacity； 8.45 GiB ...

问题描述：在两块2080Ti显卡上训练去雾算法FFANet(gps=3,blocks=19)，batch=2恰好能够正常训练，训练结束进行模型测试，每次读取一张图片进行模型推理，结果报错显存不够：RuntimeError

weixin_40227656·2022-12-31 17:48

解决cuda out of memory的几种方法

withtorch.no_grad()2在计算累计损失时，使用total_loss+=loss.item()将tensor转为非tensor3.在保证batchsize尽可能大的条件下，调小batchsize4.释放gpu显存

茉莉_Molly·2022-12-31 17:15

用GPU跑深度学习的时候显存溢出 RuntimeError: CUDA out of memory

用GPU跑深度学习的时候显存溢出2022.10.29本文记录一次跑深度学习时显存溢出的情况在本机（windows、NVIDIAGeForceRTX3060、6G显存）跑图算法时显存溢出，如下：这里显示我的显存总共

hxh207·2022-12-31 17:44

cuda out of memory

问题在推理时爆显存做过的尝试，本案例无效1，降低batch_size2，推理时，output=model(x)，将output移到cpu再用它算metrics3，本案例是目标检测，本来是将(b,3,S,

换个名字就很好·2022-12-31 17:11

TensorRT介绍及使用

LayerandTensorFusion：通过将多个层结构进行融合（包括横向和纵向）来优化GPU的显存以及带宽。Ker

qxq_sunshine·2022-12-31 08:39

【新手入门】deepfacelab的电脑配置要求

2.显存6G为入门，不然大部分模型都带不动3.CPU\硬盘\内存无要求软件篇系统选择支持WIN10,WIN7,LINUX，不支持mac（因为mac不支持NVIDIA显卡）显卡驱动显卡驱动升级到最新方法自己百度显卡硬件加速其中如果用的是

滚石Arthur·2022-12-31 07:17

pycharm训练过程中断了，如何继续上次的epoch继续运行？

【描述】学校服务器显存很小，总是被人挤掉，或者训练一次要花很久的时间，训练过程中老停掉，跑的这份代码里并没有设置继续跑上一次的迭代，导致我每次训练的时候又从epoch0开始，怎么让它继续执行呢？

我爱图像处理·2022-12-30 23:08

【深度学习】BatchSize设置

Batch_size的使用意义及大小的选择Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢

littlemichelle·2022-12-30 22:58

SuperMap iDesktop 之 BIM优化流程——建筑篇

场景帧率低：显存不足报错：接下来我们一起来看看SuperMapiDesktop如何优化BIM数

supermapsupport·2022-12-30 15:31

pytorch训练过程中释放显存

在python程序中需要显存暴增的问题，可以试试在代码中插入torch.cuda.empty_cache()

鸡丝米线·2022-12-30 14:48

PyTorch Trick集锦

自建数据集0、计算模型Param，与FLOPS1、多卡训练（指定GPU编号）2、查看模型每层输出3、梯度裁剪（GradientClipping）4、扩展tensor维度5、独热编码6、防止验证模型时爆显存

杀生丸学AI·2022-12-30 08:52

SQL Proxy 角色重叠

在原有架构中，我们以最简单的方式引入Kyuubi，为客户提供了另一种查询引擎的可能，但是这样的引入很明显存在其短板：1.JDBC链路太长用户从发起的JDBC连接到最终开始执行SQL，中间需要分别经过UniSQL

feidodo网络·2022-12-30 05:13

基于TensorRt的TensorFlow模型前向推理过程

目录1.安装TensorRt2.模型保存2.1显存分配3.模型转换4.模型推理测试环境：系统：ubuntu18.04cuda:10.0cudnn:7.4Tensorflow：2.0.0TensorRt:

然雪·2022-12-29 23:54

关于torch.load的一点小tip

今天同事问我，他说好奇怪啊，为啥这个模型总是加载报错啊，总是报显存不足，喊我过去看看，我去瞄了一下，说你试试在torch.load里面加一个参数，指定cpu加载torch.load('XXX.pth',

Daniel大人·2022-12-29 22:05

Jetson nano搭载YOLOv5

目录一、Jetsonnano环境烧录1.硬件准备2.软件准备3.烧录过程4.启动JetsonNano二、YOLOV5环境配置1.基础环境设置配置CUDA修改显存2.YOLO环境配置配置pytorch搭建

j556677·2022-12-29 20:45

onnxruntime推理CPU GPU切换

有时需要对比CPU和GPU的性能，有时因为显存不够只能使用CPU版本的库，但是系统默认调用GPU的库，网上看到一些说法，为了测试CPU只能把GPU的库卸载了，这种说法我不赞成。其实只要细心，跳

落花逐流水·2022-12-29 16:42

onnxruntime推理时切换CPU/GPU以及修改onnx输入输出为动态

最近某些项目因为显存不够，onnxruntime推理时切换CPU/GPU，实现某些模型在CPU上推理，某些在GPU上推理。

CaiDou_·2022-12-29 16:38

穷人的大显存——梯度累加

转载自知乎：PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零？-Pascal的回答-知乎传统的训练函数，一个batch是这么训练的：fori,(images,target)inenumerate(train_loader):#1.inputoutputimages=images.cuda(non_blocking=True)target=torch.from_numpy(np.array(tar

sayhi_yang·2022-12-29 12:55

关于出现cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

笔者在调试代码时出现cuDNNerror,参考网上的资料发现原因主要有两种内存不足导致，可以适当调整显存大小，我的电脑-属性-高级系统设置-高级-性能-设置-高级-更改，里面可以自由设置虚拟内存大小。

有被酸到·2022-12-29 12:14

【Pytorch报错】RuntimeError：cuDNN error：CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 高效理解记录及解决！

显存不足?观察显卡使用情况，多人共用同一服务器，项目各自运行，会抢占显存，进而报错！多个项目运行，占用增加，导致内存用完报错，还是很真实的！文件是否设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES？

MengYa_DreamZ·2022-12-29 12:13

GPU 选择深度学习图像识别

GPU选择深度学习图像识别1.显卡1.1.Nvidia显卡分类1.1.1Geforce系列1.1.2Quadro系列1.1.3Tesla系列1.2GPU几个比较重要的参数GPU架构：CUDA核心数量：显存位宽

果然爱·2022-12-29 12:27

深度学习的GPU型号和参数选择

关于深度学习的Nvidia的GPU加速网络训练参数性能测试英伟达RTX30系列已出，有预算的，建议直接30系列了深度学习的GPU型号和参数选择深度学习注重的参数有两个，分别是显存带宽和单精度浮点计算能力

Deeachain·2022-12-29 11:21

免费AI训练平台“九天·毕昇”

token=ZDZiZDhmMDQtNmJiZC00M2ZkLWI3NjItMTU1MzNhZWRkNTYz可以免费获取50小时计算资源，计算资源配置：单卡teslav100GPU，32G显存，200G

long_long666·2022-12-29 02:36

一文读懂 PyTorch 显存管理机制

486360176编辑丨极市平台首发于踢翻炼丹炉：https://www.zhihu.com/column/c_1320691511223136256二次转载须经作者授权导读本文细致的对PyTorch显存管理机制进行了剖析

视学算法·2022-12-28 21:27

（原创、不是重复文章）GPU Memory Usage占满而GPU-Util却为0的情况

在你代码启动的那一刻，pytorch开始加载model，你的模型的复杂程度导致所需要的参数数量不一致，而这些参数所占用的内存不是用的系统内存，而是用你的GPU内存（即显存）。

Aix_chen·2022-12-28 21:57

pytorch 关于权重（初始化、固定）

权重初始化：emb那种可以直接from_pretrained固定权重利用requires_grad=False，这样只是不更新，但是还是会计算并占用显存classNet(nn.Module):def__

爱coding的白兰客·2022-12-28 21:52

连接远程服务器ubuntu利用yolov3训练数据集visdrone2019

不断更新中…需要的工具本地计算机安装：WindowsTerminalsshvscode远程服务器环境配置：系统：ubuntu20.04GPU：TeslaP10016G显存python环境:2.7&&3.6

一只小菜鸟ya·2022-12-28 19:33

T5-large模型CUDA out of memory的一种解决方法

先说结论：优化器改成AdaFactor最近在使用谷歌T5model模型进行一些语义恢复的实验，在github上参考了一些代码，一开始还是用的T5-base模型在服务器上训练，用的是30系的显卡，显存8192MiB

搬砖维持生活·2022-12-28 18:09

使用huggingface 领域数据适配预训练

详细问题描述：pytorch使用transoformers(version=4.8.2)中run_mlm.py进行垂直领域数据适配预训练的时候；GPU显存占用量慢慢上升，但是并不是一直在升，隔几

choose_c·2022-12-28 18:39

NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述

**NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述**目录NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述一、概述1、为什么选这三款二、对比1、训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择

菜鸟运维-王大爷·2022-12-28 13:23

Pytorch模型测试时显存一直上升导致爆显存

问题描述首先说明:由于我的测试集很大,因此需要对测试集进行分批次推理.在写代码的时候发现进行训练的时候大概显存只占用了2GB左右,而且训练过程中显存占用量也基本上是不变的.而在测试的时候,发现显存在每个

XJTU-Qidong·2022-12-28 13:50

不优雅地解决pytorch模型测试阶段显存溢出问题

在一次测试一个超分辨模型LESRCNN(作者提供了已训练好的模型)时,发生了CUDAoutofmemory的错误(虽然显卡有8G显存,但还是差了些):RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.54GiB

Niatruc·2022-12-28 13:19

通过经纬度坐标进行定位服务（省市）【python实现】

现在的坐标系包含了：火星坐标系地球坐标系百度坐标系通过同一个经纬度（116.404,39.915）在百度以及高德进行定位，可以发现他们明显存在偏移，则说明他们使用的坐标系并不一样。

Mr.Gogh·2022-12-27 16:39

optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)解决办法

mlir_graph_optimization_pass.cc:185]NoneoftheMLIROptimizationPassesareenabled(registered2)主要原因，训练使用内存或显存不足

好好好123456·2022-12-27 15:08

深度学习服务器常用命令

类命令查看显卡信息nvidia-smi（显示一次当前GPU占用情况）nvidia-smi-l（每秒刷新一次并显示）watch-n5nvidia-smi（其中，5表示每隔6秒刷新一次终端的显示结果）释放显存

金针菇玉米肠·2022-12-27 14:50

rtx3050参数 rtx3050相当于gtx什么显卡 rtx3050显卡什么水平

RTX3050由8nm核心工艺制造，核心为GA106-150，CUDA处理器2560，RTCores为20（二代），TensorCores为80（三代），基础频率1552MHz、加速频率1777MHz、显存容量

m0_52661016·2022-12-27 11:25

rtx3050显卡什么水平 rtx3050显卡相当于GTX什么级别

RTX3050核心编号GN20-P0，2048个流处理器，16个计算单元，也就是2048个流处理器，搭配4GB显存，应该是128-bitGDDR6。

m0_52539779·2022-12-27 11:55

gtx2060和rtx3050区别选哪个好

RTX2060终结者6G显卡采用的TU106核芯，基于12nm制造工艺，1920个流处理器，搭配6GB192bit/14000MHz/GDDR6规格的显存，默认频率则为1365Mhz，加速频率为1680MHz

m0_52539779·2022-12-27 11:54

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