本文是整理了大神的两篇博客：
如何计算模型以及中间变量的显存占用大小：
https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory
如何在Pytorch中精细化利用显存：
https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch
还有知乎中大神的解答：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973
ppt
https://www.zhihu.com/question/67209417
在说之前先推荐一个实时监控内存显存使用的小工具：
sudo apt-get install htop
监控内存（-d为更新频率，下为每0.1s更新一次）：
htop -d=0.1
监控显存（-n为更新频率，下为每0.1s更新一次）：
watch -n 0.1 nvidia-smi
1.问题陈述：
torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58
令人窒息的显存溢出，有时是沉默式gg，不动声色的就溢出没有了。。原因是：
显存装不下模型权重+中间变量
优化方法：及时清空中间变量，优化代码，减少batch
2.显存消耗计算方法：
先看看我们使用的pytorch数据格式：
平时训练中使用的多是float32 和 int32。
32位的单精度浮点型占用空间为4B，
那么一个batch在网络开始比如说是16×3×224×224，那么所占用的显存也就是16×3×224×224×4B = 9.1875MB
到了网络后期比如说是16×512×14*14，所占用的显存也就是16×512×14×14×4B = 6.125MB
即使是256的batch_size，也就是147MB，整个网络如果是19层，为2.728GB，并没有到咱们至少8G的显存。
显存消耗的幕后黑手其实是神经网络中的中间变量以及使用optimizer算法时产生的巨量的中间参数。
显存占用 = 模型参数 + 计算产生的中间变量
以VGG16为例：
原文博主注意到上图中在计算的时候默认的数据格式是8-bit而不是32-bit，所以最后的结果要乘上一个4，即552mb。
其实只要一计算，就可以知道当batch_size是256时，中间变量所产生的参数量是有多庞大。。。
反向传播时，中间变量+原来保存的中间变量，存储量会翻倍。
而且有些适用于移动端的网络mobilenet等，计算量是变少了，但对显存占用变大了，原因就是中间参数存储增加了。
3.代码计算显存占用：
计算模型权重及中间变量占用大小：
# 模型显存占用监测函数
# model：输入的模型
# input：实际中需要输入的Tensor变量
# type_size 默认为 4 默认类型为 float32
def modelsize(model, input, type_size=4):
para = sum([np.prod(list(p.size())) for p in model.parameters()])
print('Model {} : params: {:4f}M'.format(model._get_name(), para * type_size / 1000 / 1000))
input_ = input.clone()
input_.requires_grad_(requires_grad=False)
mods = list(model.modules())
out_sizes = []
for i in range(1, len(mods)):
m = mods[i]
if isinstance(m, nn.ReLU):
if m.inplace:
continue
out = m(input_)
out_sizes.append(np.array(out.size()))
input_ = out
total_nums = 0
for i in range(len(out_sizes)):
s = out_sizes[i]
nums = np.prod(np.array(s))
total_nums += nums
print('Model {} : intermedite variables: {:3f} M (without backward)'
.format(model._get_name(), total_nums * type_size / 1000 / 1000))
print('Model {} : intermedite variables: {:3f} M (with backward)'
.format(model._get_name(), total_nums * type_size*2 / 1000 / 1000))实际消耗会大一些，因为有框架消耗。
4.其他方法：
a. inplace替换：
我们都知道激活函数Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，我们在通过relu()计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，这也就是为什么当inplace参数设置为True时可以节省一部分内存的缘故。
b. 用del一遍计算一边清除中间变量。
c. 用checkpoint牺牲计算速度：
在Pytorch-0.4.0出来了一个新的功能，可以将一个计算过程分成两半，也就是如果一个模型需要占用的显存太大了，我们就可以先计算一半，保存后一半需要的中间结果，然后再计算后一半。
也就是说，新的checkpoint允许我们只存储反向传播所需要的部分内容。如果当中缺少一个输出(为了节省内存而导致的)，checkpoint将会从最近的检查点重新计算中间输出，以便减少内存使用(当然计算时间增加了)：
# 首先设置输入的input=>requires_grad=True
# 如果不设置可能会导致得到的gradient为0
input = torch.rand(1, 10, requires_grad=True)
layers = [nn.Linear(10, 10) for _ in range(1000)]
# 定义要计算的层函数，可以看到我们定义了两个
# 一个计算前500个层，另一个计算后500个层
def run_first_half(*args):
x = args[0]
for layer in layers[:500]:
x = layer(x)
return x
def run_second_half(*args):
x = args[0]
for layer in layers[500:-1]:
x = layer(x)
return x
# 我们引入新加的checkpoint
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
x = checkpoint(run_first_half, input)
x = checkpoint(run_second_half, x)
# 最后一层单独调出来执行
x = layers[-1](x)
x.sum.backward() # 这样就可以了
对于Sequential-model来说，因为Sequential()中可以包含很多的block，所以官方提供了另一个功能包：
input = torch.rand(1, 10, requires_grad=True)
layers = [nn.Linear(10, 10) for _ in range(1000)]
model = nn.Sequential(*layers)
from torch.utils.checkpoint import checkpoint_sequential
# 分成两个部分
num_segments = 2
x = checkpoint_sequential(model, num_segments, input)
x.sum().backward() # 这样就可以了
d.减小batch_size, 避免用全连接，多用下采样。
e. torch.backends.cudnn.benchmark = True 在程序刚开始加这条语句可以提升一点训练速度，没什么额外开销。
f. 因为每次迭代都会引入点临时变量，会导致训练速度越来越慢，基本呈线性增长。开发人员还不清楚原因，但如果周期性的使用torch.cuda.empty_cache()的话就可以解决这个问题。
5.显存跟踪：
开头链接的博主开发了一个库：pynvml（Nvidia的Python环境库和Python的垃圾回收工具）
可以实时地打印我们使用的显存以及哪些Tensor使用了我们的显存
https://github.com/Oldpan/Pytorch-Memory-Utils
import datetime
import linecache
import os
import gc
import pynvml
import torch
import numpy as np
print_tensor_sizes = True
last_tensor_sizes = set()
gpu_profile_fn = f'{datetime.datetime.now():%d-%b-%y-%H:%M:%S}-gpu_mem_prof.txt'
# if 'GPU_DEBUG' in os.environ:
# print('profiling gpu usage to ', gpu_profile_fn)
lineno = None
func_name = None
filename = None
module_name = None
# fram = inspect.currentframe()
# func_name = fram.f_code.co_name
# filename = fram.f_globals["__file__"]
# ss = os.path.dirname(os.path.abspath(filename))
# module_name = fram.f_globals["__name__"]
def gpu_profile(frame, event):
# it is _about to_ execute (!)
global last_tensor_sizes
global lineno, func_name, filename, module_name
if event == 'line':
try:
# about _previous_ line (!)
if lineno is not None:
pynvml.nvmlInit()
# handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(int(os.environ['GPU_DEBUG']))
handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)
meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
line = linecache.getline(filename, lineno)
where_str = module_name+' '+func_name+':'+' line '+str(lineno)
with open(gpu_profile_fn, 'a+') as f:
f.write(f"At {where_str:<50}"
f"Total Used Memory:{meminfo.used/1024**2:<7.1f}Mb\n")
if print_tensor_sizes is True:
for tensor in get_tensors():
if not hasattr(tensor, 'dbg_alloc_where'):
tensor.dbg_alloc_where = where_str
new_tensor_sizes = {(type(x), tuple(x.size()), np.prod(np.array(x.size()))*4/1024**2,
x.dbg_alloc_where) for x in get_tensors()}
for t, s, m, loc in new_tensor_sizes - last_tensor_sizes:
f.write(f'+ {loc:<50} {str(s):<20} {str(m)[:4]} M {str(t):<10}\n')
for t, s, m, loc in last_tensor_sizes - new_tensor_sizes:
f.write(f'- {loc:<50} {str(s):<20} {str(m)[:4]} M {str(t):<10}\n')
last_tensor_sizes = new_tensor_sizes
pynvml.nvmlShutdown()
# save details about line _to be_ executed
lineno = None
func_name = frame.f_code.co_name
filename = frame.f_globals["__file__"]
if (filename.endswith(".pyc") or
filename.endswith(".pyo")):
filename = filename[:-1]
module_name = frame.f_globals["__name__"]
lineno = frame.f_lineno
return gpu_profile
except Exception as e:
print('A exception occured: {}'.format(e))
return gpu_profile
def get_tensors():
for obj in gc.get_objects():
try:
if torch.is_tensor(obj):
tensor = obj
else:
continue
if tensor.is_cuda:
yield tensor
except Exception as e:
print('A exception occured: {}'.format(e))需要注意的是，linecache中的getlines只能读取缓冲过的文件，如果这个文件没有运行过则返回无效值。Python 的垃圾收集机制会在变量没有应引用的时候立马进行回收，但是为什么模型中计算的中间变量在执行结束后还会存在呢。既然都没有引用了为什么还会占用空间？
一种可能的情况是这些引用不在Python代码中，而是在神经网络层的运行中为了backward被保存为gradient，这些引用都在计算图中，我们在程序中是无法看到的。