pytorch学习笔记——训练时显存逐渐增加，几个epoch后out-of-memory

问题起因：笔者想把别人的torch的代码复制到笔者的代码框架下，从而引起的显存爆炸问题

该bug在困扰了笔者三天的情况下，和学长一同解决了该bug，故在此记录这次艰辛的debug之路。

尝试思路1：检查是否存在保留loss的情况下是否使用了 item() 取值，经检查，并没有

尝试思路2：按照网上的说法，添加两行下面的代码：

torch.backends.cudnn.enabled = True

torch.backends.cudnn.benchmark = True

实测发现并没有用。

尝试思路3：及时删除临时变量和清空显存的cache，例如每次训练一个batch就清除模型的输入输出。

del inputs,loss
gc.collect()
torch.cuda.empty_cache()

这样确实使得模型能够多训练几个epoch，但依旧没有解决显存持续增长的问题，而且由于频繁使用torch.cuda.empty_cache()，导致模型一个epoch的训练时长翻了3倍多。

尝试思路4：重新核对原模型代码，打印模型中所有parameters和register_buffer的require_grad，终于发现是因为模型中的某个register_buffer在训练过程中，它的require_grad本应该为False，然而迁移到我代码上的实际训练过程中变成了True，而这个buffer的占用数据空间也不大，可能是因为变为True之后，导致在显存中一直被保留，从而最终导致显存溢出。再将那个buffer在forward函数里的操作放在torch.no_grad()上下文中，问题解决！

总结：如果训练时显存占用持续增加，需要谨慎的检查forward函数中的操作，尤其是在编写复杂代码的时候，更需要更细致的检查！

标签：显存,训练,buffer,代码,torch,pytorch,epoch,True
来源： https://www.cnblogs.com/ISGuXing/p/16079734.html