En aquest article, parlarem de com assignar DIFERENTS memòria mitjançant el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” mètode.
Què és el mètode 'pytorch_cuda_alloc_conf' a PyTorch?
Bàsicament, el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” és una variable d'entorn dins del marc de PyTorch. Aquesta variable permet una gestió eficient dels recursos de processament disponibles, la qual cosa fa que els models funcionin i produeixin resultats en el menor temps possible. Si no es fa correctament, el ' DIFERENTS ” la plataforma de càlcul mostrarà el “ sense memòria ” error i afecta el temps d'execució. Models que s'han d'entrenar sobre grans volums de dades o tenen grans ' mides del lot ” pot produir errors d'execució perquè pot ser que la configuració predeterminada no sigui suficient per a ells.
El ' pytorch_cuda_alloc_conf ' La variable utilitza el següent ' opcions ” per gestionar l'assignació de recursos:
- autòcton : Aquesta opció utilitza la configuració ja disponible a PyTorch per assignar memòria al model en curs.
- mida_max_dividida_mb : Assegura que qualsevol bloc de codi més gran que la mida especificada no es divideix. Aquesta és una eina poderosa per prevenir ' fragmentació ”. Utilitzarem aquesta opció per a la demostració d'aquest article.
- roundup_power2_divisions : aquesta opció arrodoneix la mida de l'assignació a l'opció més propera. potència de 2 ” divisió en megabytes (MB).
- roundup_bypass_threshold_mb: Pot arrodonir la mida d'assignació per a qualsevol llista de sol·licituds més que el llindar especificat.
- llindar_de_recollida_d'escombraries : evita la latència utilitzant la memòria disponible de la GPU en temps real per assegurar-se que no s'inicia el protocol de recuperació de tot.
Com assignar memòria mitjançant el mètode 'pytorch_cuda_alloc_conf'?
Qualsevol model amb un conjunt de dades important requereix una assignació de memòria addicional que és superior a la establerta per defecte. L'assignació personalitzada s'ha d'especificar tenint en compte els requisits del model i els recursos de maquinari disponibles.
Seguiu els passos que s'indiquen a continuació per utilitzar el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” a l'IDE de Google Colab per assignar més memòria a un model complex d'aprenentatge automàtic:
Pas 1: obriu Google Colab
Cerca Google Colaboratori al navegador i creeu un ' Nou quadern ” per començar a treballar:
Pas 2: configureu un model PyTorch personalitzat
Configureu un model PyTorch utilitzant el ' !pip ' paquet d'instal·lació per instal·lar el ' torxa ” biblioteca i “ importar 'ordre per importar' torxa ' i ' vostè ” biblioteques al projecte:
torxa d'importació
importa'ns
Es necessiten les biblioteques següents per a aquest projecte:
- Torxa – Aquesta és la biblioteca fonamental sobre la qual es basa PyTorch.
- VOSTÈ – El “ sistema operatiu La biblioteca s'utilitza per gestionar tasques relacionades amb variables d'entorn com ara ' pytorch_cuda_alloc_conf ” així com el directori del sistema i els permisos dels fitxers:
Pas 3: assigneu la memòria CUDA
Utilitzar el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” mètode per especificar la mida màxima de divisió mitjançant “ mida_max_dividida_mb ”:
Pas 4: continueu amb el vostre projecte PyTorch
Després d'haver especificat ' DIFERENTS ” assignació d'espai amb el “ mida_max_dividida_mb ”, continueu treballant en el projecte PyTorch amb normalitat sense por del ' sense memòria ” error.
Nota : Podeu accedir al nostre quadern de Google Colab aquí enllaç .
Pro-Tip
Com s'ha esmentat anteriorment, el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” pot prendre qualsevol de les opcions proporcionades anteriorment. Utilitzeu-los segons els requisits específics dels vostres projectes d'aprenentatge profund.
Èxit! Acabem de demostrar com utilitzar el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” mètode per especificar un “ mida_max_dividida_mb ” per a un projecte PyTorch.
Conclusió
Utilitzar el ' pytorch_cuda_alloc_conf ” mètode per assignar memòria CUDA mitjançant qualsevol de les seves opcions disponibles segons els requisits del model. Totes aquestes opcions tenen l'objectiu d'alleujar un problema de processament particular dins dels projectes PyTorch per obtenir millors temps d'execució i operacions més fluides. En aquest article, hem mostrat la sintaxi per utilitzar el ' mida_max_dividida_mb ” opció per definir la mida màxima de la divisió.