常见问题

我的模型报告 “cuda runtime error(2): out of memory”

如错误消息所示，您的GPU上的内存不足。由于我们经常在PyTorch中处理大量数据，因此小错误可能会迅速导致程序耗尽所有 GPU；幸运的是，这些情况下的修复通常很简单。这里有几个常见的事情要检查：

不要在训练循环中累积历史记录。默认情况下，当计算涉及到有需要梯度的变量时，此计算过程将保留运算的历史记录。这意味着您应该避免在计算中使用这些变量，这些变量的生存期将超出您的训练循环(例如在跟踪统计数据时）。您应该分离该变量或访问其底层数据。

有时，当可微分变量可能发生时，它可能并不明显。考虑以下训练循环(从源代码节选）：

  1. total_loss = 0
  2. for i in range(10000):
  3.     optimizer.zero_grad()
  4.     output = model(input)
  5.     loss = criterion(output)
  6.     loss.backward()
  7.     optimizer.step()
  8.     total_loss += loss

在本例中，由于 loss 是具有 autograd 历史记录的可微分变量，所以 total_loss 将在整个训练循环中累积历史记录。你可以替换成 total_loss + = float(loss) 来解决这个问题。

这个问题的另一个例子：1

删除你不需要的张量和变量。如果将一个张量或变量分配到一个局部栈，在局部栈超出作用域之前，Python 都不会将其释放。您可以使用 del x 释放该引用。同样，如果将一个张量或变量赋值给对象的成员变量，直到该对象超出作用域之前，它将不会释放。如果你及时删除你不需要的临时变量，你将获得最佳的内存使用率。

作用域的范围可能比你想象的要大。例如：

  1. for i in range(5):
  2.     intermdeiate = f(input[i])
  3.     result += g(intermediate)
  4. output = h(result)
  5. return output

在本段代码中，即使当 h 在执行时，intermediate 仍然存在，因为它的作用域延伸出了循环的末尾。为了尽早释放它，当你不需要它时，你应该用 del intermediate 删除这个中间值。

不要在太大的序列上运行 RNN。 因为 RNN 反向传播所需的内存量与 RNN 的长度成线性关系；因此，如果尝试向 RNN 提供一个太长的序列时，会耗尽内存。

这一现象的技术术语是时间反向传播Backpropagation through time，关于如何实现截断的 BPTT 有很多参考资料，包括在单词语言模型 word language model 中;截断由这个论坛帖子中描述的 repackage 函数处理。

不要使用太大的线性图层。 线性层 nn.Linear(m，n) 使用 O(nm) 存储器：也就是说，权值的存储器需求随着要素的数量按比例缩放。这种方式会轻易的占用你的内存(并且记住，你将至少需要两倍存储权值的内存量，因为你还需要存储梯度。）

我的 GPU 内存没有正确释放

PyTorch 使用缓存内存分配器来加速内存分配。因此，nvidia-smi 中显示的值通常不会反映真实的内存使用情况。有关 GPU 内存管理的更多细节，请参阅 内存管理 。

如果您的 GPU 内存在 Python 退出后仍未释放，那么很可能某些 Python 子进程仍然存在。你可以通过 ps -elf | grep python 找到它们，并用 kill -9 [pid] 手动杀死它们。

我的多个数据加载器返回相同的随机数

您可能正使用其他库生成数据集中的随机数。例如，当通过 fork 启动工作子进程时，NumPy 的 RNG 会被复制。请参阅 torch.utils.data.DataLoader 的文档，了解如何使用其 worker_init_fn 选项正确设置工作进程中的随机种子。

我的回归网络不能使用数据并行

在具有 DataParallel 或 data_parallel() 的模块中使用 pack sequence -> recurrent network -> unpack sequence 模式时有一个非常微妙的地方。每个设备上的 forward() 的输入只会是整个输入的一部分。由于默认情况下，解包操作 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence() 仅填充到其所见的最长输入，即该特定设备上的最长输入，所以在将结果收集在一起时会发生尺寸的不匹配。因此，您可以利用 pad_packed_sequence() 的 total_length 参数来确保 forward() 调用返回相同长度

的序列。例如，你可以写：

  1. from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence, pad_packed_squence
  3. class MyModule(nn.Module):
  4.     #  ... __init__, 以及其他访求
  6.     # padding_input 的形状是[B x T x *](batch_first 模式），包含按长度排序的序列
  7.     # B 是批量大小
  8.     # T 是最大序列长度
  9.     def forward(self, padded_input, input_lengths):
  10.         total_length = padded_input.size(1)  # 获取最大序列长度
  11.         packed_input = pack_padded_sequence(padded_input, input_lengths,
  12.                                             batch_first=True)
  13.         packed_output, _ = self.my_lstm(packed_input)
  14.         output, _ = pad_packed_sequence(packed_output, batch_first=True,
  15.                                         total_length=total_length)
  16.         return output
  18. m = MyModule().cuda()
  19. dp_m = nn.DataParallel(m)

此外，在批量的维度为dim 1 (第1轴）(即 batch_first = False )时需要额外注意数据的并行性。在这种情况下，pack_padded_sequence 函数的的第一个参数 padding_input 维度将是 [T x B x *] ，并且应该沿dim 1 (第1轴）分散，但第二个参数 input_lengths 的维度为 [B]，应该沿dim 0 (第0轴）分散。需要额外的代码来操纵张量的维度。

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风中劲草 常见问题 - 图1 翻译 人生总要追求点什么