V tem članku bomo razpravljali o tem, kako dodeliti DRUGAČEN spomin prek ' pytorch_cuda_alloc_conf ” metoda.
Kaj je metoda »pytorch_cuda_alloc_conf« v PyTorchu?
V bistvu je ' pytorch_cuda_alloc_conf ” je spremenljivka okolja znotraj okvira PyTorch. Ta spremenljivka omogoča učinkovito upravljanje z razpoložljivimi procesnimi viri, kar pomeni, da se modeli izvajajo in dajejo rezultate v najkrajšem možnem času. Če ni opravljeno pravilno, ' DRUGAČEN ' računalniška platforma bo prikazala ' zmanjkalo je spomina ” in vpliva na čas izvajanja. Modeli, ki jih je treba učiti na velikih količinah podatkov ali imajo velike ' velikosti serij ” lahko povzroči napake med izvajanjem, ker privzete nastavitve zanje morda ne bodo zadostovale.
' pytorch_cuda_alloc_conf ' spremenljivka uporablja naslednje ' opcije ” za upravljanje dodeljevanja virov:
- domačin : Ta možnost uporablja že razpoložljive nastavitve v PyTorchu za dodelitev pomnilnika modelu v teku.
- max_split_size_mb : Zagotavlja, da noben blok kode, večji od navedene velikosti, ni razdeljen. To je močno orodje za preprečevanje ' razdrobljenost ”. To možnost bomo uporabili za predstavitev v tem članku.
- zaokrožitev_moči2_delitev : Ta možnost zaokroži velikost dodelitve na najbližjo ' moč 2 ” deljenje v megabajtih (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: Velikost dodelitve lahko zaokroži navzgor za katero koli zahtevo, ki navaja več kot podani prag.
- garbage_collection_threshold : Preprečuje zakasnitev z uporabo razpoložljivega pomnilnika GPE v realnem času, da zagotovi, da se protokol za povrnitev vsega ne sproži.
Kako dodeliti pomnilnik z metodo “pytorch_cuda_alloc_conf”?
Vsak model s precejšnjim naborom podatkov zahteva dodatno dodelitev pomnilnika, ki je večja od privzeto nastavljene. Dodelitev po meri je treba določiti ob upoštevanju zahtev modela in razpoložljivih virov strojne opreme.
Sledite spodnjim korakom za uporabo » pytorch_cuda_alloc_conf ” v Google Colab IDE za dodelitev več pomnilnika kompleksnemu modelu strojnega učenja:
1. korak: Odprite Google Colab
Poiščite Google Sodelovalno v brskalniku in ustvarite » Nov zvezek ” za začetek dela:
2. korak: Nastavite model PyTorch po meri
Nastavite model PyTorch z uporabo » !pip ' namestitveni paket za namestitev ' svetilka » knjižnica in » uvoz 'ukaz za uvoz' svetilka « in » ti ” knjižnic v projekt:
uvozna svetilka
uvažajte nas
Za ta projekt so potrebne naslednje knjižnice:
- Bakla – To je osnovna knjižnica, na kateri temelji PyTorch.
- TI – ' operacijski sistem ” knjižnica se uporablja za obravnavanje nalog, povezanih s spremenljivkami okolja, kot je pytorch_cuda_alloc_conf « ter sistemski imenik in dovoljenja za datoteke:
3. korak: dodelite pomnilnik CUDA
Uporabi ' pytorch_cuda_alloc_conf ' za določitev največje velikosti razdelitve z uporabo ' max_split_size_mb ”:
4. korak: Nadaljujte s projektom PyTorch
Potem ko ste določili ' DRUGAČEN ' dodelitev prostora z ' max_split_size_mb ', nadaljujte z delom na projektu PyTorch kot običajno brez strahu pred ' zmanjkalo je spomina ” napaka.
Opomba : Do našega zvezka Google Colab lahko dostopate tukaj povezava .
Pro-Nasvet
Kot je bilo že omenjeno, ' pytorch_cuda_alloc_conf ” lahko sprejme katero koli od zgoraj navedenih možnosti. Uporabite jih v skladu s posebnimi zahtevami vaših projektov poglobljenega učenja.
uspeh! Pravkar smo pokazali, kako uporabljati ' pytorch_cuda_alloc_conf ' metoda za določitev ' max_split_size_mb ” za projekt PyTorch.
Zaključek
Uporabi ' pytorch_cuda_alloc_conf ” za dodelitev pomnilnika CUDA z uporabo katere koli od razpoložljivih možnosti v skladu z zahtevami modela. Vsaka od teh možnosti je namenjena ublažitvi določene težave pri obdelavi znotraj projektov PyTorch za boljši čas izvajanja in bolj gladko delovanje. V tem članku smo predstavili sintakso za uporabo » max_split_size_mb ” za določitev največje velikosti razdelitve.