В этой статье мы поговорим о том, как распределить ДРУГОЙ память через « pytorch_cuda_alloc_conf метод.
Что такое метод «pytorch_cuda_alloc_conf» в PyTorch?
По сути, « pytorch_cuda_alloc_conf » — это переменная среды в рамках PyTorch. Эта переменная позволяет эффективно управлять доступными ресурсами обработки, что означает, что модели выполняются и дают результаты в минимально возможные сроки. Если все сделано неправильно, « ДРУГОЙ » вычислительная платформа отобразит « недостаточно памяти ” и влияет на время выполнения. Модели, которые необходимо обучать на больших объемах данных или иметь большие размеры партии » может привести к ошибкам во время выполнения, поскольку настроек по умолчанию для них может быть недостаточно.
« pytorch_cuda_alloc_conf ” переменная использует следующее “ параметры ” для управления распределением ресурсов:
- родной : этот параметр использует уже доступные настройки в PyTorch для выделения памяти для текущей модели.
- max_split_size_mb : гарантирует, что любой блок кода, размер которого превышает указанный, не будет разделен. Это мощный инструмент для предотвращения фрагментация ». Мы будем использовать этот вариант для демонстрации в этой статье.
- roundup_power2_divisions : эта опция округляет размер выделения до ближайшего « степень 2 » деление в мегабайтах (МБ).
- roundup_bypass_threshold_mb: Он может округлять размер выделения для любого списка запросов, превышающий указанный порог.
- мусор_коллекция_порог : предотвращает задержку, используя доступную память графического процессора в режиме реального времени, чтобы гарантировать, что протокол возврата всего не будет инициирован.
Как выделить память с помощью метода «pytorch_cuda_alloc_conf»?
Любая модель с большим набором данных требует дополнительного выделения памяти, большего, чем установлено по умолчанию. Пользовательское распределение необходимо указать с учетом требований модели и доступных аппаратных ресурсов.
Следуйте инструкциям ниже, чтобы использовать « pytorch_cuda_alloc_conf ” в Google Colab IDE, чтобы выделить больше памяти для сложной модели машинного обучения:
Шаг 1. Откройте Google Colab.
Найдите Google Совместный в браузере и создайте « Новый блокнот », чтобы начать работу:
Шаг 2. Настройка собственной модели PyTorch
Настройте модель PyTorch, используя команду « !пип ” установочный пакет для установки “ факел » библиотека и « Импортировать «команда для импорта» факел ' и ' ты » библиотеки в проект:
импортный фонарь
импортируйте нас
Для этого проекта необходимы следующие библиотеки:
- Факел – Это фундаментальная библиотека, на которой основан PyTorch.
- ТЫ – « Операционная система Библиотека используется для обработки задач, связанных с переменными среды, таких как « pytorch_cuda_alloc_conf », а также системный каталог и права доступа к файлам:
Шаг 3. Выделите память CUDA
Использовать ' pytorch_cuda_alloc_conf ” для указания максимального размера разделения с помощью “ max_split_size_mb »:
Шаг 4. Продолжайте работу над проектом PyTorch.
После указания « ДРУГОЙ ” распределение пространства с помощью “ max_split_size_mb вариант, продолжайте работать над проектом PyTorch в обычном режиме, не опасаясь « недостаточно памяти ' ошибка.
Примечание : Вы можете получить доступ к нашему блокноту Google Colab по этой ссылке. связь .
Профессиональный совет
Как упоминалось ранее, « pytorch_cuda_alloc_conf ” может принимать любой из предложенных выше вариантов. Используйте их в соответствии с конкретными требованиями ваших проектов глубокого обучения.
Успех! Мы только что продемонстрировали, как использовать « pytorch_cuda_alloc_conf ” метод для указания “ max_split_size_mb » для проекта PyTorch.
Заключение
Использовать ' pytorch_cuda_alloc_conf » метод выделения памяти CUDA с использованием любого из доступных вариантов в соответствии с требованиями модели. Каждый из этих параметров предназначен для устранения определенной проблемы обработки в проектах PyTorch, обеспечивая лучшее время выполнения и более плавную работу. В этой статье мы продемонстрировали синтаксис использования « max_split_size_mb », чтобы определить максимальный размер разделения.