Ebben a cikkben megvitatjuk az elosztás módját KÜLÖNBÖZŐ memória a ' pytorch_cuda_alloc_conf ” módszerrel.
Mi az a „pytorch_cuda_alloc_conf” metódus a PyTorchban?
Alapvetően a „ pytorch_cuda_alloc_conf ” egy környezeti változó a PyTorch keretrendszeren belül. Ez a változó lehetővé teszi a rendelkezésre álló feldolgozási erőforrások hatékony kezelését, ami azt jelenti, hogy a modellek a lehető legrövidebb idő alatt futnak és hoznak eredményt. Ha nem megfelelően történik, a „ KÜLÖNBÖZŐ ' számítási platform megjeleníti a ' elfogyott a memória ” hiba és hatással van a futásidőre. Modellek, amelyeket nagy mennyiségű adatra kell betanítani, vagy amelyek nagy ' tételméretek ” futásidejű hibákat okozhat, mert előfordulhat, hogy az alapértelmezett beállítások nem elegendőek hozzájuk.
A ' pytorch_cuda_alloc_conf ' változó a következőt használja ' lehetőségek ” az erőforrás-allokáció kezeléséhez:
- anyanyelvi : Ez az opció a PyTorch már elérhető beállításait használja a folyamatban lévő modell memóriájának lefoglalásához.
- max_split_size_mb : Biztosítja, hogy a megadott méretnél nagyobb kódblokk ne kerüljön felosztásra. Ez egy hatékony eszköz annak megelőzésére, hogy töredezettség ”. Ezt a lehetőséget fogjuk használni a cikkben szereplő demonstrációhoz.
- roundup_power2_divisions : Ez az opció felkerekíti az allokáció méretét a legközelebbi ' 2-es teljesítmény ” osztás megabájtban (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: Felkerekítheti a kiosztás méretét minden olyan kérelem esetében, amely meghaladja a megadott küszöbértéket.
- szemétgyűjtési_küszöb : Megakadályozza a késleltetést azáltal, hogy valós időben használja fel a GPU-ból rendelkezésre álló memóriát, hogy biztosítsa, hogy az összes visszaigénylési protokoll ne induljon el.
Hogyan lehet memóriát lefoglalni a „pytorch_cuda_alloc_conf” módszerrel?
Minden méretes adatkészlettel rendelkező modell további memóriafoglalást igényel, amely nagyobb az alapértelmezés szerint beállítottnál. Az egyéni kiosztást a modellkövetelmények és a rendelkezésre álló hardvererőforrások figyelembevételével kell megadni.
Kövesse az alábbi lépéseket a „ pytorch_cuda_alloc_conf ” módszer a Google Colab IDE-ben, hogy több memóriát foglaljon le egy összetett gépi tanulási modellhez:
1. lépés: Nyissa meg a Google Colabot
Keressen rá a Google-ra Együttműködő a böngészőben, és hozzon létre egy „ Új Notebook ” a munka megkezdéséhez:
2. lépés: Állítson be egyéni PyTorch-modellt
Állítson be egy PyTorch-modellt a „ !csipog ' telepítőcsomag a ' fáklya ' könyvtár és a ' import ' parancs importálásához ' fáklya ” és „ te ” könyvtárak a projektbe:
import fáklya
importálni minket
A projekthez a következő könyvtárakra van szükség:
- Fáklya – Ez az alapvető könyvtár, amelyen a PyTorch alapul.
- TE - A ' operációs rendszer ' könyvtár a környezeti változókkal kapcsolatos feladatok kezelésére szolgál, mint pl. pytorch_cuda_alloc_conf ”, valamint a rendszerkönyvtár és a fájlengedélyek:
3. lépés: CUDA memória lefoglalása
Használja a ' pytorch_cuda_alloc_conf ' metódus a maximális felosztási méret megadásához a ' max_split_size_mb ”:
4. lépés: Folytassa a PyTorch projekttel
Miután megadta ' KÜLÖNBÖZŐ ' helykiosztás a ' max_split_size_mb ” opciót, folytassa a szokásos módon a PyTorch projekten való munkát anélkül, hogy félne a „ elfogyott a memória ” hiba.
jegyzet : Google Colab jegyzetfüzetünket ezen a címen érheti el link .
Profi tipp
Mint korábban említettük, a „ pytorch_cuda_alloc_conf ” módszer használhatja a fent megadott lehetőségek bármelyikét. Használja őket mélytanulási projektjei speciális követelményei szerint.
Siker! Most bemutattuk, hogyan kell használni a ' pytorch_cuda_alloc_conf ' módszer a ' max_split_size_mb ” egy PyTorch projekthez.
Következtetés
Használja a ' pytorch_cuda_alloc_conf ” módszer a CUDA memória lefoglalására a rendelkezésre álló lehetőségek bármelyikének használatával a modell követelményei szerint. Ezek az opciók mindegyike egy adott feldolgozási probléma enyhítésére szolgál a PyTorch projekteken belül a jobb futásidő és a gördülékenyebb működés érdekében. Ebben a cikkben bemutattuk a szintaxist a „ max_split_size_mb ” opciót a felosztás maximális méretének meghatározásához.