问题描述

最近在跑一个基于pytorch的强化学习代码，在训练过程中显存增大非常明显，迭代不到200个iteration就可以占据70G+的显存。由于博主是第一次在pytorch实现的强化学习算法上加入自己的实现，很没有应对经验，现将调试过程记录下来供有同样问题的人参考。

解决方案

1 通过逐行注释观察显存变化来确定到底是哪里出现了泄露

这个思想来自于[1]，原答主是这样回答的：

看上去很简单，但是非常有效，博主的bug就是这样找到泄露的地方的。找到了泄露的地方之后，就可以去查找对应的解决方案了（问度娘、看issues，balabala）。

2 查看常用错误对号入座

[2][3][4]记录了许多有关显存泄露的普遍错误，多与深度学习相关，感兴趣的读者可以看看，了解其中的原理，查看一下自己的代码有没有类似的错误。

3 使用显存使用展示工具memory_profiler

memory_profiler的下载链接如下：

memory-profiler · PyPI

可以使用以下指令进行安装：

pip install -U memory_profiler

在想进行分析的函数前面加上@profile，再运行

python -m memory_profiler example.py

 即可打印出各行代码的内存占用结果。

附一个官方例子：

参考链接

[Debug记录] | Pytorch训练网络时出现内存泄漏 - 知乎

torch代码运行时显存溢出问题 - 简书

Tensor是如何让你的内存/显存泄漏的 - 知乎

PyTorch显存分析 - 知乎