训练时候查看gpu溢出情况
#深度学习/gpu相关代码

pytorch

我可以帮您了解如何在 GPU 溢出的时候给您提示。

• 使用 try-except 语句来捕获 CUDA out of memory 的异常，并在发生异常时打印提示信息。例如，您可以使用以下代码：

import torch
try:# 您的训练代码model = torch.nn.Linear(1024, 1024).cuda()x = torch.rand(1024, 1024).cuda()y = model(x)
except RuntimeError as e:if 'out of memory' in str(e):print('GPU 溢出了，请调整参数或释放资源')else:raise e

• 使用 torch.cuda.memory_summary() 函数来打印 GPU 的内存使用情况，并在每个迭代或周期后检查内存是否有异常增长。例如，您可以使用以下代码：

import torch
model = torch.nn.Linear(1024, 1024).cuda()
x = torch.rand(1024, 1024).cuda()
for i in range(10):y = model(x)print(f'第 {i+1} 次迭代后的 GPU 内存使用情况：')print(torch.cuda.memory_summary())

• 使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的状态和占用情况，并在训练前后或中途运行该命令来观察内存是否有异常增长。您可以在命令行中输入该命令，或者在 Python 中使用 os.system() 函数来执行该命令。例如，您可以使用以下代码：

import os
os.system('nvidia-smi')

tensorflow

我可以帮您了解如何查看 GPU 溢出的代码，有以下几种方法：

• 使用 try-except 语句来捕获 CUDA out of memory 的异常，并在发生异常时打印提示信息。例如，您可以使用以下代码1：

import tensorflow as tf
try:# 您的训练代码model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])model.fit(trainX, trainY, epochs=95, batch_size=8, validation_data=(testX, testY), verbose=2,shuffle=False)
except RuntimeError as e:if 'out of memory' in str(e):print('GPU 溢出了，请调整参数或释放资源')else:raise e

• 使用 tf.config.experimental.get_memory_info() 函数来获取 GPU 的内存使用情况，并在每个迭代或周期后检查内存是否有异常增长。例如，您可以使用以下代码2：

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
model = tf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'),tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
for i in range(10):model.fit(trainX, trainY, epochs=1, batch_size=8, validation_data=(testX, testY), verbose=2,shuffle=False)print(f'第 {i+1} 次迭代后的 GPU 内存使用情况：')print(tf.config.experimental.get_memory_info(gpus[0]))

• 使用 nvidia-smi 命令来查看 GPU 的状态和占用情况，并在训练前后或中途运行该命令来观察内存是否有异常增长。您可以在命令行中输入该命令，或者在 Python 中使用 os.system() 函数来执行该命令。例如，您可以使用以下代码3：

import os
os.system('nvidia-smi')