Neste artigo, discutiremos como alocar DIFERENTE memória através do “ pytorch_cuda_alloc_conf ”Método.
Qual é o método “pytorch_cuda_alloc_conf” no PyTorch?
Fundamentalmente, o “ pytorch_cuda_alloc_conf ”É uma variável de ambiente dentro da estrutura PyTorch. Esta variável permite a gestão eficiente dos recursos de processamento disponíveis, o que significa que os modelos rodam e produzem resultados no menor tempo possível. Se não for feito corretamente, o “ DIFERENTE ”A plataforma de computação exibirá o“ fora da memória ”Erro e afeta o tempo de execução. Modelos que serão treinados em grandes volumes de dados ou que possuem grandes “ tamanhos de lote ”Pode produzir erros de tempo de execução porque as configurações padrão podem não ser suficientes para eles.
O ' pytorch_cuda_alloc_conf ”variável usa o seguinte“ opções ”para lidar com a alocação de recursos:
- nativo : Esta opção utiliza as configurações já disponíveis no PyTorch para alocar memória ao modelo em andamento.
- max_split_size_mb : garante que qualquer bloco de código maior que o tamanho especificado não seja dividido. Esta é uma ferramenta poderosa para prevenir “ fragmentação ”. Usaremos esta opção para demonstração neste artigo.
- roundup_power2_divisions : Esta opção arredonda o tamanho da alocação para o “ potência de 2 ”Divisão em megabytes (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: Ele pode arredondar o tamanho da alocação para qualquer solicitação que liste mais do que o limite especificado.
- lixo_coleção_limite : evita a latência ao utilizar a memória disponível da GPU em tempo real para garantir que o protocolo de recuperação total não seja iniciado.
Como alocar memória usando o método “pytorch_cuda_alloc_conf”?
Qualquer modelo com um conjunto de dados considerável requer alocação de memória adicional maior do que a definida por padrão. A alocação personalizada precisa ser especificada levando em consideração os requisitos do modelo e os recursos de hardware disponíveis.
Siga as etapas abaixo para usar o “ pytorch_cuda_alloc_conf ”Método no IDE do Google Colab para alocar mais memória para um modelo complexo de aprendizado de máquina:
Etapa 1: abra o Google Colab
Pesquise no Google Colaborativo no navegador e crie um “ Novo caderno ”para começar a trabalhar:
Etapa 2: configurar um modelo PyTorch personalizado
Configure um modelo PyTorch usando o “ !pip ”pacote de instalação para instalar o“ tocha ”biblioteca e o“ importar ”comando para importar“ tocha ' e ' os ”bibliotecas no projeto:
importar tocha
importe-nos
As seguintes bibliotecas são necessárias para este projeto:
- Tocha – Esta é a biblioteca fundamental na qual o PyTorch se baseia.
- OS - O ' sistema operacional ”A biblioteca é usada para lidar com tarefas relacionadas a variáveis de ambiente, como“ pytorch_cuda_alloc_conf ” bem como o diretório do sistema e as permissões do arquivo:
Etapa 3: Alocar memória CUDA
Use o ' pytorch_cuda_alloc_conf ”Método para especificar o tamanho máximo da divisão usando“ max_split_size_mb ”:
Etapa 4: continue com seu projeto PyTorch
Depois de especificar “ DIFERENTE ”alocação de espaço com o“ max_split_size_mb ”Opção, continue trabalhando no projeto PyTorch normalmente, sem medo do“ fora da memória ”erro.
Observação : Você pode acessar nosso notebook Google Colab neste link .
Dica profissional
Como mencionado anteriormente, o “ pytorch_cuda_alloc_conf ”O método pode usar qualquer uma das opções fornecidas acima. Use-os de acordo com os requisitos específicos dos seus projetos de aprendizagem profunda.
Sucesso! Acabamos de demonstrar como usar o “ pytorch_cuda_alloc_conf ”Método para especificar um“ max_split_size_mb ”Para um projeto PyTorch.
Conclusão
Use o ' pytorch_cuda_alloc_conf ”Método para alocar memória CUDA usando qualquer uma de suas opções disponíveis de acordo com os requisitos do modelo. Cada uma dessas opções tem como objetivo aliviar um problema específico de processamento nos projetos PyTorch para melhores tempos de execução e operações mais suaves. Neste artigo, apresentamos a sintaxe para usar o “ max_split_size_mb ”Opção para definir o tamanho máximo da divisão.