Šajā rakstā mēs apspriedīsim, kā piešķirt SAVĀDĀK atmiņa, izmantojot ' pytorch_cuda_alloc_conf ” metode.
Kas ir PyTorch metode “pytorch_cuda_alloc_conf”?
Būtībā ' pytorch_cuda_alloc_conf ” ir vides mainīgais PyTorch sistēmā. Šis mainīgais ļauj efektīvi pārvaldīt pieejamos apstrādes resursus, kas nozīmē, ka modeļi darbojas un rada rezultātus pēc iespējas mazākā laika posmā. Ja tas nav izdarīts pareizi, “ SAVĀDĀK skaitļošanas platforma parādīs ' pietrūkst atmiņas ” kļūdu un ietekmē izpildlaiku. Modeļi, kas jāapmāca ar lielu datu apjomu vai kuriem ir lieli ' partiju izmēri ” var radīt izpildlaika kļūdas, jo ar noklusējuma iestatījumiem tām var nepietikt.
' pytorch_cuda_alloc_conf ' mainīgais izmanto šādu ' iespējas ”, lai apstrādātu resursu piešķiršanu:
- dzimtā : šī opcija izmanto jau pieejamos PyTorch iestatījumus, lai piešķirtu atmiņu notiekošajam modelim.
- max_split_size_mb : Tas nodrošina, ka neviens koda bloks, kas ir lielāks par norādīto izmēru, netiek sadalīts. Tas ir spēcīgs līdzeklis, lai novērstu ' sadrumstalotība ”. Mēs izmantosim šo opciju demonstrācijai šajā rakstā.
- roundup_power2_divisions : šī opcija noapaļo piešķīruma lielumu līdz tuvākajam ' jauda 2 ” iedalījums megabaitos (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: Tas var noapaļot piešķīruma lielumu jebkuram pieprasījumam, kas pārsniedz norādīto slieksni.
- atkritumu_savākšanas_slieksnis : tas novērš latentumu, reāllaikā izmantojot pieejamo GPU atmiņu, lai nodrošinātu, ka netiek uzsākts visu atgūšanas protokols.
Kā piešķirt atmiņu, izmantojot metodi “pytorch_cuda_alloc_conf”?
Jebkuram modelim ar lielu datu kopu ir nepieciešama papildu atmiņas piešķiršana, kas ir lielāka nekā iestatītā pēc noklusējuma. Pielāgotais sadalījums ir jāprecizē, ņemot vērā modeļa prasības un pieejamos aparatūras resursus.
Izpildiet tālāk norādītās darbības, lai izmantotu ' pytorch_cuda_alloc_conf ” metodi Google Colab IDE, lai piešķirtu vairāk atmiņas sarežģītam mašīnmācīšanās modelim:
1. darbība. Atveriet Google Colab
Meklējiet Google Sadarbībā pārlūkprogrammā un izveidojiet ' Jauna piezīmju grāmatiņa ”, lai sāktu darbu:
2. darbība: iestatiet pielāgotu PyTorch modeli
Iestatiet PyTorch modeli, izmantojot ' !pip ” instalācijas pakotne, lai instalētu lāpa ' bibliotēka un ' imports ' komanda importēt ' lāpa ' un ' tu ” bibliotēkas iesaistās projektā:
importa lāpa
importēt mūs
Šim projektam ir nepieciešamas šādas bibliotēkas:
- Lāpa – Šī ir pamata bibliotēka, uz kuras balstās PyTorch.
- TU – “ operētājsistēma ' bibliotēka tiek izmantota, lai apstrādātu uzdevumus, kas saistīti ar vides mainīgajiem, piemēram, ' pytorch_cuda_alloc_conf ”, kā arī sistēmas direktoriju un faila atļaujas:
3. darbība: piešķiriet CUDA atmiņu
Izmantojiet ' pytorch_cuda_alloc_conf ' metodi, lai norādītu maksimālo sadalījuma lielumu, izmantojot ' max_split_size_mb ”:
4. darbība: turpiniet ar savu PyTorch projektu
Pēc tam, kad ir norādīts ' SAVĀDĀK ' vietas piešķiršana ar ' max_split_size_mb ”, turpiniet darbu pie PyTorch projekta kā parasti, nebaidoties no “ pietrūkst atmiņas ” kļūda.
Piezīme : varat piekļūt mūsu Google Colab piezīmju grāmatiņai šeit saite .
Pro-Tip
Kā minēts iepriekš, ' pytorch_cuda_alloc_conf ” metode var izmantot jebkuru no iepriekš sniegtajām iespējām. Izmantojiet tos atbilstoši jūsu dziļās mācīšanās projektu īpašajām prasībām.
Veiksmi! Mēs tikko parādījām, kā izmantot pytorch_cuda_alloc_conf ' metodi, lai norādītu ' max_split_size_mb ” PyTorch projektam.
Secinājums
Izmantojiet ' pytorch_cuda_alloc_conf ” metode, lai piešķirtu CUDA atmiņu, izmantojot kādu no tās pieejamajām opcijām atbilstoši modeļa prasībām. Katra no šīm opcijām ir paredzēta, lai atvieglotu konkrētu apstrādes problēmu PyTorch projektos, lai nodrošinātu labāku izpildes laiku un vienmērīgākas darbības. Šajā rakstā mēs esam parādījuši sintaksi, lai izmantotu ' max_split_size_mb ” opciju, lai definētu sadalījuma maksimālo izmēru.