在centos系统上高效运行pytorch模型,内存管理是关键。本文提供一系列实用技巧,助您提升训练效率并避免内存溢出。
使用 free -m 命令实时查看系统内存使用情况,包括总内存、已用内存、可用内存等信息,以便及时了解内存压力。
利用 top 命令找出内存占用率最高的进程,通过 %MEM 列判断进程的内存使用比例,快速定位内存瓶颈。
采用混合精度训练是降低内存消耗的有效方法。它结合了16位 (fp16) 和32位 (fp32) 浮点数的优势,在大部分计算中使用低精度,从而减少内存带宽和存储需求,提升效率。
除了混合精度,还可以考虑使用16位低精度格式,例如 brain floating point (bf16) 进行训练。在许多深度学习应用中,这种方法对模型性能的影响微乎其微。
通过以上方法,您可以有效管理PyTorch在CentOS环境下的内存使用,提升模型训练效率和系统稳定性。
以上就是CentOS系统下PyTorch的内存管理技巧的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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