GPU在训练大型数据集时内存不足
是指在使用GPU进行深度学习训练时，由于数据集的规模较大，超过了GPU的内存容量，导致无法完成训练任务。这种情况下，需要采取一些解决方案来解决内存不足的问题。
解决GPU内存不足的方法有以下几种：
- 数据集分批处理：将大型数据集分成多个较小的批次进行训练，每次只加载一部分数据到GPU内存中。这样可以减少每个批次所需的内存量，但可能会增加训练时间。
- 减少模型参数：通过减少模型的参数数量来降低内存需求。可以使用一些模型压缩技术，如剪枝、量化等，来减少模型的参数量，从而降低内存占用。
- 使用更大的GPU：如果预算允许，可以考虑使用内存更大的GPU设备。较大的GPU内存可以容纳更大规模的数据集，从而避免内存不足的问题。
- 使用分布式训练：将训练任务分布到多个GPU或多台机器上进行并行训练。这样每个GPU只需要加载部分数据，可以减少单个GPU的内存压力。
- 数据预处理和增强：对数据集进行预处理和增强，可以减少数据的尺寸或者降低数据的维度，从而减少内存占用。例如，可以使用图像压缩算法对图像数据进行压缩，或者使用降维算法对高维数据进行降维。
- 使用混合精度训练：使用混合精度训练可以减少GPU内存的使用量。混合精度训练是指将模型参数的计算和存储使用低精度（如半精度）进行，而梯度计算使用高精度（如单精度）进行。这样可以减少内存占用，同时保持较高的训练精度。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云GPU计算服务：提供高性能GPU实例，满足各种计算需求。链接：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云弹性GPU：为云服务器提供可弹性附加的GPU加速能力，提升计算性能。链接：https://cloud.tencent.com/product/gpu-elastic
- 腾讯云AI加速器：提供高性能的AI加速器实例，加速深度学习训练和推理任务。链接：https://cloud.tencent.com/product/ai-accelerator
相关·内容
当我的对象检测Tensorflow 2.5GPU模型启动训练时，我得到了一个资源扩展错误。我使用了18张训练图像和3张测试图像。我正在使用的预训练模型是来自Tensorflow动物园2.2的更快的using ResNet101 V1 640x640型号。我正在使用一个带有8GB专用内存的Nvidia RTX 2070来训练我的模型。
我感到困惑的是，为什么训练过程在训练集如此小的时候占用了GPU的这么多内存。这是GPU内存的总结，我认为这是一个错误：
Limit: 6269894656
InUse: 61034
浏览 4提问于2021-10-12得票数 1
回答已采纳
17回答
我认为对于内存较低的PyTorch用户来说，这是一个非常常见的消息：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate MiB (GPU ; GiB total capacity; GiB already allocated; MiB free; cached)
我试图通过将每个层加载到GPU并将其加载回图像来处理图像：
for m in self.children():
m.cuda()
x = m(x)
m.cpu()
torch.cuda.empty_cache()
但它似乎不太有效。我想知道
浏览 16提问于2019-12-01得票数 106
回答已采纳
我在深度学习和它的框架方面相对较新。目前，我正在试验Caffe框架，并试图微调Vgg16_places_365。
我使用的是带有4个GPU的Amazone EC2实例g2.8xlarge (每个GPU都有4GB内存)。但是，当我尝试训练我的模型(使用单个GPU)时，我得到了以下错误：
检查失败:错误== cudaSuccess (2比0)内存不足
在做了一些研究之后，我发现解决这个内存不足问题的方法之一是减少我的train.prototxt中的批处理大小。
。
最初，我将批处理大小设置为50，然后迭代地将其缩减到10 (因为它在batch_size =10时工作)。现在，这个模型正在被
浏览 7提问于2016-09-02得票数 1
回答已采纳
3回答
我正在尝试使用通过生成的数据集(大约340000个带有转录本的小wav音频样本)来训练在中发现的模型。
当我和GPU一起训练的时候，训练进行得比较快，但是我不能把batch_train_size设置在25以上而不达到OOM。
当我使用CPU进行训练时，训练要慢得多，但我可以轻松地将batch_train_size设置为250 (可能高达700，但尚未尝试)。
我搞不懂GPU上的小批量限制会如何影响培训质量，或者如果提高批次数量可能会抵消这种影响…
也就是说，10000年代有25个样品，500个年代有500个？
GPU是GTX 1060和6Gb内存，CPU是双Xeon2630l v4 (1.7G
浏览 2提问于2017-05-03得票数 2
回答已采纳
我有一个LSTM tf.keras模型，包含大约600MB的训练数据。每个训练周期大约需要90秒。我有tensorflow的最新版本，是v2.2。它在AWS g3.4xlarge实例上运行。该实例采用Nvidia的Tesla M60图形处理器，并具有8 8GB的内存供图形处理器使用。
我想做超参数调优，所以我需要加快执行速度。因此，我将模型和数据移动到一个AWSp3.2xlarge实例，该实例具有16 So内存的P100图形处理器。然后我发现每个时期的训练时间根本没有变化。
所以我换成了一个更大的AWS实例，p3.8xlarge，它有4个特斯拉V100 GPU和64 of内存。在第一次运行中，
浏览 0提问于2020-06-20得票数 0
2回答
我正在MNIST上训练自动编码器，并注意到在128之后增加批处理大小，在固定的数据集大小上开始花费更多的计算时间。
我使用的是tensorflow-gpu和GeForce gtx1070。
我尝试在5000个样本(784个dim)的固定训练集上运行几个测试，并运行了10个时期。批次是5000个训练样本中的连续batch-size块，因此迭代次数实际上取决于批次大小。
我跟踪了该数据的性能(丢失)、执行时间和python进程的GPU内存使用情况(来自nvidia-smi输出)：
5000 datapoints 10 epochs
batch size
512: loss: 53.7
浏览 1提问于2019-04-30得票数 3
2回答
我使用的基因表达数据，是浮动数字，并希望训练分类器考虑到二进制分类。由于我是这个领域的新手，我有一些问题：
我使用的第一个分类器是SVM。我正在使用sklearn工具，它需要在培训和测试数据集中分离数据集。据我所知，为了构建模型，需要将数据集中的数据集和验证数据集(找到模型的参数)分开，而对于超参数的微调，则需要一个测试数据集。有趣的是，考虑到我在查看sklearn文档时发现的情况，建议只对火车和测试数据集进行分割。验证数据集上没有断言。因此，我怀疑，我是否正确地运行分类器。
下面是我使用的代码：
from sklearn.model_selection import train_tes
浏览 0提问于2021-06-10得票数 1
1回答
好吧，在找到合适的地方之前，我在主堆栈里发布了同样的问题，对不起。
我的一个朋友正在用100多个视频作为他的神经网络的样本。每段视频持续超过几分钟，每秒约24帧。其目的是利用深度学习来检测所有样本的运动。
对他来说，问题在于他所处理的数据的数量。训练部分需要/消耗太多的时间。我不是数据准备方面的专家，但我想也许他可以把所有的帧转换成数据帧，从单色图像(全黑/白)中清除它们，把它们变成灰色而不是完全的rgb，然后压缩它们，但是，我不确定这是否足够。
你认为减少训练样本的方法更好吗？
浏览 0提问于2020-04-23得票数 1
回答已采纳
1回答
我必须为我的脸验证项目在谷歌colab免费训练7万张图片。首先，它被困在第一个时代，然后，即使它开始训练，有时它抛出内存错误。我使用的代码是：
<https://nbviewer.org/github/nicknochnack/FaceRecognition/blob/main/Facial%20Verification%20with%20a%20Siamese%20Network%20-%20Final.ipynb>
如果我必须对我的数据集进行小批量处理，以便将其放入colab的GPU内存中，那么我如何才能做到呢？此外，我想训练整个数据集，因为它包含了5个不同的人作为锚和积极的图
浏览 15提问于2022-01-27得票数 0
我正试着训练一个关于咖啡的网络。我的图像大小是512x640。批处理大小为1。我正在尝试实现。
我目前正在一个带有4GB GPU内存的Amazon实例(g2.2xlarge)上运行这个程序。但是当我运行求解器时，它会立即抛出一个错误。
检查失败:错误== cudaSuccess (2 vs.0)在内存中*检查失败堆栈跟踪：*中止(内核转储)
有人能帮我从这里出发吗？
浏览 0提问于2015-11-18得票数 11
回答已采纳
我已经有了一个训练13万句句子的模型。
我想用双向lstm对句子进行分类。我们计划使用这项服务。然而，在整个服务过程中，必须继续对该模式进行培训。
因此，我认为，直到模型的准确性提高，我将查看模型分类的句子，我将自己回答它们。
我会训练句子来回答。
一个接一个地训练句子和把它们合并成一个文件来训练它们有什么区别吗？
每次我一个接一个的训练，有什么关系吗？
浏览 0提问于2019-01-25得票数 0
回答已采纳
1回答
我想在google中使用mBART模型来训练一个网络，但我得到的信息是
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 886.00 MiB (GPU 0; 15.90 GiB total capacity; 13.32 GiB already allocated; 809.75 MiB free; 14.30 GiB reserved in total by PyTorch)
我在colab订阅了GPU。我尝试使用128或64作为最大输入序列长度。
好心，我能做些什么来解决这个问题呢？
浏览 0提问于2021-12-01得票数 0
我训练了一个对象检测API模型(使用动物园的COCO / Inception v2的Mask RCNN )，具有相同的配置，TensorFlow和模型版本，以及相同数量的步骤的相同(自定义)数据集。
在本地机器(1080TI上的tensorflow-gpu)上，我使用了object_object/Train.py，而在云上，我使用了调用object_detection.train模块的google ml-engine作业。两者使用相同的学习率。
云运行使用了5个工作进程，而本地运行只有1个GPU。它们都被设置为批处理大小为1。
为什么本地训练的模型的准确性要低得多？本地训练的模型往往比云训练的
浏览 28提问于2018-08-23得票数 0
回答已采纳
1回答
我有两套数据训练和测试。这两个数据集分别有30213和30235个项目，每个项目有66个维度。
我正在尝试应用scikit的t-SNE来将维度降低到2。由于数据集很大，如果我试图在一次处理整个数据时获得MemoryError，我会尝试将它们分成块，并像这样一次转换一个块：
tsne = manifold.TSNE(n_components=2, perplexity=30, init='pca', random_state=0)
X_tsne_train = np.array( [ [ 0.0 for j in range( 2 ) ] for i in range( X_t
浏览 1提问于2015-08-20得票数 7
我正在用以下规范训练拥抱脸xlnet大案例模型：args = TrainingArguments( f"xlnet-large-finetuned", evaluation_strategy = "epoch", save_strategy = "epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=1, per_device_eval_batch_size=1, num_train_epochs=3, gradient_accumulation_steps=16, weight_deca
浏览 11提问于2022-07-24得票数 0
2回答
我目前正在创建一个模型，在创建模型的同时，我提出了一些问题。使用相同的数据多次训练相同的模型会不会提高这些对象的精度，因为您每次都会对它进行训练吗？当对象有时达到90%的精度时，当我重新运行它时，它的精度会降低，甚至不能预测正确的对象，那么会有什么问题呢？是因为Tensorflow在GPU上运行吗？
浏览 3提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
1回答
from transformers import MBart50TokenizerFast
from transformers import MBartForConditionalGeneration
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmt",src_lang="", tgt_lang="")
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained(
浏览 8提问于2022-10-14得票数 2
1回答
我训练了一个模型，并将它冻结到一个PB (协议缓冲区)文件和一个包含一些变量的目录中，其总大小约为3100万。我们使用GPU卡部署它，并遵循这个答案，并将per_process_gpu_memory_fraction设置为非常小的数目，使内存大约为40M。程序性能很好，但是当我们用nvidia-smi检查GPU的使用情况时，显示内存使用量约为500米。
那么，我的问题是，我如何才能证明这一差距是合理的呢？我们怎样才能减少这种情况？我们能做一些像量化这样的事情来减少500米吗？我们想把它部署到边缘设备中，这样500米就太大了。
浏览 0提问于2019-11-07得票数 5
2回答
我用TFF训练了一个ResNet50模型，我使用测试数据的测试精度进行评估，但我发现了许多波动，如下图所示，那么我如何避免这种波动？
浏览 4提问于2021-02-18得票数 3
我感到惊讶的是，增加批处理大小并没有提高GPU上的总处理速度。我的测量：
batch_size=1: 0.33秒/步
batch_size=2: 0.6秒/步
batch_size=3: 0.8秒/步
batch_size=4: 1.0秒/步
我的期望是，由于GPU上的并行化，这个步骤的时间将保持(几乎)不变。然而，它几乎与批量大小成线性关系。为什么？我有误解什么吗？
我正在使用，重新训练的faster_rcnn_resnet101_coco模型，预定义的batch_size是1，我们的GPU (Nvidia 1080 Ti)可以处理多达4张图像，所以我想利用这个来加速
浏览 0提问于2018-01-15得票数 17
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
