不十分なビデオメモリの深層学習の問題を実行している Pytorch

プログラムを実行すると、ビデオメモリが不足するという問題が常に発生します.





情報を参照した後、コードの先頭に次の2行を追加しました.

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0)
torch.cuda.empty_cache()

以前よりもしばらくは実行できましたが、ビデオ メモリが不足していることがすぐにわかったので、各トレーニング イテレーションの前にキャッシュをクリアしようとしました。

def train_iter(self):
        # ...

        for epoch in range(config.n_epochs):   # 每次迭代开始前
            torch.cuda.empty_cache()    #  新增代码
      		#...

問題が解決しました