PyTorch CUDA内存管理优化：深度理解GPU资源分配与缓存机制
在深度学习工程实践中，当训练大型模型或处理大规模数据集时，上述错误信息对许多开发者而言已不陌生。这是众所周知的 CUDA out of memory 错误——当GPU尝试为张量分配空间而内存不足时发生。这种情况尤为令人沮丧，特别是在已投入大量时间优化模型和代码后遭遇此类问题。 torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to ...
以pytorch的forward hook为例探究hook机制
Hook 机制概述 Hook 机制是 PyTorch 中一种强大的工具，它允许用户在不修改模型原始代码结构的情况下，介入模型的前向传播（forward）和反向传播（backward）过程。这种机制在模型可视化、特征提取、梯度分析等诸多任务中非常有用。 对于forward hook，它主要用于在模型前向传播过程中插入自定义的操作，例如记录中间层的输出、对输出...
以pytorch的forward hook为例探究hook机制
Hook 机制概述 Hook 机制是 PyTorch 中一种用于在不修改模型原始代码的情况下，获取和修改模型中间层的输入、输出等信息的方法。它提供了一种灵活的方式来观察模型的运行状态，对于模型可视化、特征提取、梯度计算等方面都非常有用。 Forward Hook 的基本原理和使用场景 原理：Forward ...
一文读懂 PyTorch 显存管理机制
1、背景介绍 剖析 PyTorch 显存管理机制主要是为了减少「显存碎片化」带来的影响。一个简单示例为： 如上图所示，假设当前想分配 800MB 显存，虽然空闲的总显存有 1000MB，但是上方图的空闲显存由地址不连...
Pytorch图像处理注意力机制SENet CBAM ECA模块解读
1. 注意力机制注意力机制最初是为了解决自然语言处理（NLP）任务中的问题而提出的，它使得模型能够在处理序列数据时动态地关注不同位置的信息。随后，注意力机制被引入到图像处理任务中，为深度学习模型提供了更加灵活和有效的信息提取能力。注意力机制的核心思想是根据输入数据的不同部分，动态地调整模型的注意力，从而更加关注对当前任务有用的信息。在图像处理中，注意力机制广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割等....
Pytorch自动求导机制详解
1. 自动求导在深度学习中，我们通常需要训练一个模型来最小化损失函数。这个过程可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度是函数在某一点上的变化率，可以告诉我们如何调整模型的参数以使损失函数最小化。自动求导是一种计算梯度的技术，它允许我们在定义模型时不需要手动推导梯度计算公式。PyTorch 提供了自动求导的功能，使得梯度的计算变得非常简单和高效。PyTorch是动态图，即计算图的搭建和运算是同时的，....
Pytorch学习笔记（2）：数据读取机制（DataLoader与Dataset）
上节回顾：Pytorch学习笔记（1）：基本概念、安装、张量操作、逻辑回归一、 DataLoadertorch.utils.data.Dataloader功能：DataLoader类位于Pytorch的utils类中，构建可迭代的数据装载器。我们在训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取一个batch_size大小的数据的。• dataset：Da....
Pytorch: 数据读取机制Dataloader与Dataset
文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/dive-into-AI 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。 数据读取机制Dataloader与Dataset 数据分为四个模块 Sampler：生成索引 DataSet：根据索引读取图片及标签。 DataLoader 与 Dataset ...
【PyTorch】按照论文思想实现通道和空间两种注意力机制
import torch from torch import nn class ChannelAttention(nn.Module): # ratio表示MLP中，中间层in_planes缩小的比例 def __init__(self, in_plances, ratio=16) -> None: super().__init__() se...
PyTorch 之 简介、相关软件框架、基本使用方法、tensor 的几种形状和 autograd 机制-2
四、tensor 的几种形状由于要进行 tensor 的学习，因此，我们先导入我们需要的库。import torch from torch import tensor 1. Scalar（标量）Scalar 通常就是一个数值。我们可以先使用 tensor() 生成一个数。x = tensor(42.) x #tensor(42.) 我们可以通过 dim() 查看他的维度。x.dim() #0我们....
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