Bu yazımızda nasıl tahsis edileceğini tartışacağız. FARKLI “ aracılığıyla hafıza pytorch_cuda_alloc_conf ' yöntem.
PyTorch'ta “pytorch_cuda_alloc_conf” Yöntemi nedir?
Temel olarak “ pytorch_cuda_alloc_conf ” PyTorch çerçevesindeki bir ortam değişkenidir. Bu değişken, mevcut işleme kaynaklarının verimli bir şekilde yönetilmesini sağlar; bu da modellerin mümkün olan en kısa sürede çalışıp sonuç üretmesi anlamına gelir. Düzgün yapılmazsa, “ FARKLI ” hesaplama platformu “ bellek yetersiz ” hatası verir ve çalışma süresini etkiler. Büyük hacimli veriler üzerinden eğitilecek veya büyük “ parti boyutları ”, varsayılan ayarlar onlar için yeterli olmayabileceğinden çalışma zamanı hataları üretebilir.
“ pytorch_cuda_alloc_conf ” değişkeni aşağıdakileri kullanır “ seçenekler ” kaynak tahsisini yönetmek için:
- yerli : Bu seçenek, devam eden modele bellek ayırmak için PyTorch'ta zaten mevcut olan ayarları kullanır.
- max_split_size_mb : Belirlenen boyuttan büyük kod bloğunun bölünmemesini sağlar. Bu, önlemek için güçlü bir araçtır. parçalanma ”. Bu seçeneği bu makaledeki gösterim için kullanacağız.
- Roundup_power2_divisions : Bu seçenek tahsisin boyutunu en yakın “ rakama yuvarlar. 2'nin kuvveti ” megabayt (MB) cinsinden bölüm.
- Roundup_bypass_threshold_mb: Belirtilen eşikten daha fazlasını listeleyen herhangi bir istek için tahsis boyutunu yuvarlayabilir.
- çöp_koleksiyon_threshold : Tümünü geri alma protokolünün başlatılmamasını sağlamak için GPU'daki mevcut belleği gerçek zamanlı olarak kullanarak gecikmeyi önler.
“pytorch_cuda_alloc_conf” Yöntemi Kullanılarak Bellek Nasıl Tahsis Edilir?
Büyük bir veri kümesine sahip herhangi bir model, varsayılan olarak ayarlanandan daha büyük ek bellek tahsisi gerektirir. Özel tahsisin, model gereksinimleri ve mevcut donanım kaynakları dikkate alınarak belirtilmesi gerekir.
“” seçeneğini kullanmak için aşağıdaki adımları izleyin. pytorch_cuda_alloc_conf Karmaşık bir makine öğrenimi modeline daha fazla bellek ayırmak için Google Colab IDE'deki 'yöntemi:
1. Adım: Google Colab'ı açın
Google'da ara İşbirlikçi tarayıcıda bir “ Yeni Defter ” çalışmaya başlamak için:
Adım 2: Özel bir PyTorch Modeli Ayarlayın
“ kullanarak bir PyTorch modeli kurun. !pip “kurulum paketini kurmak için” meşale ” kütüphane ve “ içe aktarmak 'içe aktarma komutu' meşale ' Ve ' Sen ” projeye eklenen kütüphaneler:
ithalat meşale
bizi ithal et
Bu proje için aşağıdaki kütüphanelere ihtiyaç vardır:
- Meşale – Bu, PyTorch'un dayandığı temel kütüphanedir.
- SEN – “ işletim sistemi ” kütüphanesi, “ gibi ortam değişkenleriyle ilgili görevleri yerine getirmek için kullanılır pytorch_cuda_alloc_conf ” yanı sıra sistem dizini ve dosya izinleri:
3. Adım: CUDA Belleğini Tahsis Edin
Kullan ' pytorch_cuda_alloc_conf ' kullanarak maksimum bölme boyutunu belirtme yöntemi max_split_size_mb ”:
Adım 4: PyTorch Projenize devam edin
“belirttikten sonra FARKLI ” ile yer tahsisi max_split_size_mb 'seçeneğini kullanarak,' korkusu olmadan PyTorch projesi üzerinde normal şekilde çalışmaya devam edin. bellek yetersiz ' hata.
Not : Google Colab not defterimize buradan ulaşabilirsiniz bağlantı .
Profesyonel İpucu
Daha önce de belirtildiği gibi, “ pytorch_cuda_alloc_conf ” yöntemi yukarıda verilen seçeneklerden herhangi birini alabilir. Bunları derin öğrenme projelerinizin özel gereksinimlerine göre kullanın.
Başarı! Az önce “” ifadesinin nasıl kullanılacağını gösterdik. pytorch_cuda_alloc_conf ' belirtmek için ' yöntemi max_split_size_mb Bir PyTorch projesi için.
Çözüm
Kullan ' pytorch_cuda_alloc_conf ” yöntemi, modelin gereksinimlerine göre mevcut seçeneklerden herhangi birini kullanarak CUDA belleği tahsis etme yöntemini kullanır. Bu seçeneklerin her biri, daha iyi çalışma süreleri ve daha sorunsuz işlemler için PyTorch projelerindeki belirli işleme sorunlarını hafifletmeyi amaçlamaktadır. Bu yazıda “” ifadesinin kullanılacağı sözdizimini gösterdik. max_split_size_mb Bölmenin maksimum boyutunu tanımlamak için ” seçeneği.