Ubuntu下PyTorch内存怎么优化 - 问答

Ubuntu下PyTorch内存优化方法

1. 降低批次大小（Batch Size）

批次大小是影响GPU显存使用的核心因素之一。较小的批次大小能直接减少显存占用，但需平衡其对训练速度（如梯度更新频率）和模型性能（如泛化能力）的影响。建议通过实验找到“显存占用可接受且不影响模型效果”的最小批次值。

2. 使用半精度浮点数（Float16）与自动混合精度（AMP）

半精度（float16）相比单精度（float32）可减少50%的显存占用，同时通过PyTorch的torch.cuda.amp模块实现自动混合精度（AMP），能在保持模型数值稳定性的前提下，自动在float16和float32之间切换（如梯度计算用float32保证稳定性，前向/反向传播用float16提升速度）。示例代码：

from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
scaler = GradScaler()
for inputs, targets in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():  # 自动混合精度上下文
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
    scaler.scale(loss).backward()  # 缩放梯度避免underflow
    scaler.step(optimizer)         # 更新参数
    scaler.update()                # 调整缩放因子

3. 释放不必要的张量与缓存

手动删除无用张量：使用del关键字删除不再需要的中间变量（如损失值、预测结果），断开其对显存的引用。
清空GPU缓存：调用torch.cuda.empty_cache()释放PyTorch缓存的无用显存（如未使用的中间结果），注意该操作不会释放被引用的张量。
触发垃圾回收：使用gc.collect()强制Python垃圾回收器回收无用对象，配合del和empty_cache()效果更佳。
示例代码：

del outputs, loss  # 删除无用变量
torch.cuda.empty_cache()  # 清空GPU缓存
import gc
gc.collect()  # 触发垃圾回收

4. 梯度累积（Gradient Accumulation）

梯度累积通过“多次小批次计算梯度→累加→一次更新”的方式，模拟更大批次的效果，同时不增加显存占用。适用于“显存不足但需较大批次”的场景。示例代码：

accumulation_steps = 4  # 累积4个小批次的梯度
for i, (inputs, targets) in enumerate(dataloader):
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    loss = loss / accumulation_steps  # 归一化损失（避免梯度爆炸）
    loss.backward()  # 累积梯度
    
    if (i + 1) % accumulation_steps == 0:  # 达到累积步数时更新参数
        optimizer.step()
        optimizer.zero_grad()  # 清零梯度

5. 优化数据加载流程

增加数据加载并行性：通过DataLoader的num_workers参数（设置为CPU核心数的2-4倍）启用多进程数据加载，避免数据预处理成为瓶颈。
减少内存拷贝：确保数据预处理后的结果（如numpy数组转tensor）直接存入GPU，避免CPU-GPU间的多次数据传输。
使用高效存储格式：对于大型数据集，采用HDF5或LMDB等格式，减少内存占用和加载时间。

6. 使用内存高效的模型结构

替换全连接层：用卷积层代替全连接层（如将FC层的in_features与out_features转换为卷积核的in_channels与out_channels），减少参数数量（如ResNet-50的全连接层参数占比约90%）。
采用深度可分离卷积：将标准卷积分解为“深度卷积（Depthwise Convolution）+ 逐点卷积（Pointwise Convolution）”，降低计算量和显存占用（如MobileNet系列模型）。

7. 分布式训练（Distributed Training）

将模型训练分布到多个GPU（单机多卡）或多台机器（多机多卡），通过数据并行（Data Parallelism）或模型并行（Model Parallelism）减少单个设备的显存负载。PyTorch提供torch.distributed模块支持分布式训练，常用 launch 工具如torchrun。示例代码（数据并行）：

import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP

dist.init_process_group(backend='nccl')  # 初始化进程组
model = DDP(model.to(device))  # 包装模型

8. 监控与诊断内存使用

查看显存占用：使用torch.cuda.memory_summary()打印显存分配详情（如已用/剩余显存、缓存情况），或nvidia-smi命令实时监控GPU显存使用率。
定位内存泄漏：通过torch.utils.checkpoint检查张量是否意外保留计算图（如非训练场景未用with torch.no_grad()），或使用memory_profiler库逐行跟踪内存变化。

9. 系统级优化

清理系统缓存：定期执行sudo echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches释放系统页面缓存（不影响正在运行的程序）。
关闭后台程序：停止不必要的系统服务（如桌面特效、自动更新），释放系统内存。
设置虚拟内存（Swap）：若物理内存不足，创建Swap文件（如sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=64M count=16，sudo mkswap /swapfile，sudo swapon /swapfile），作为物理内存的扩展（注意：Swap性能低于物理内存，仅作临时解决方案）。

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