pytorch的dataloader会将数据传到GPU上，这个过程GPU的mem占用会逐渐增加，为了避免GPUmen被无用的数据占用，可以在每个step后用del删除一些变量，也可以使用torch.cuda.empty_cache()释放显存：
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del targets, input_k, input_masktorch.cuda.empty_cache() |
这时能观察到GPU的显存一直在动态变化。
但是上述方式不是一个根本的解决方案，因为他受到峰值的影响很大。比如某个batch的数据量明显大于其他batch，可能模型处理该batch时显存会不够用，这也会导致OOM，虽然其他的batch都能顺利执行。
显存的占用跟这几个因素相关：
模型参数量
batch size
一个batch的数据 size
通常我们不希望改变模型参数量，所以只能通过动态调整batch-size，使得一个batch的数据 size不会导致显存OOM：
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ilen = int(sorted_data[start][1]['input'][0]['shape'][0])olen = int(sorted_data[start][1]['output'][0]['shape'][0])# if ilen = 1000 and max_length_in = 800# then b = batchsize / 2# and max(1, .) avoids batchsize = 0# 太长的句子会被动态改变bsz，单独成一个batch，否则padding的部分就太多了，数据量太大，OOMfactor = max(int(ilen / max_length_in), int(olen / max_length_out))b = max(1, int(batch_size / (1 + factor)))#b = batch_sizeend = min(len(sorted_data), start + b)minibatch.append(sorted_data[start:end])if end == len(sorted_data): breakstart = end |
此外，如何选择一个合适的batchsize也是个很重要的问题，我们可以先对所有数据按照大小（长短）排好序（降序），不进行shuffle，按照64,32,16依次尝试bsz，如果模型在执行第一个batch的时候没出现OOM，那么以后一定也不会出现OOM（因为降序排列了数据，所以前面的batch的数据size最大）。
还有以下问题
pytorch increasing cuda memory OOM 问题
改了点model 的计算方式，然后就 OOM 了，调小了 batch_size,然后发现发现是模型每次迭代都会动态增长 CUDA MEMORY, 在排除了 python code 中的潜在内存溢出问题之后，基本可以把问题定在 pytorch 的图计算问题上了，说明每次迭代都重新生成了一张计算图，然后都保存着在，就 OOM 了。
参考
CUDA memory continuously increases when net(images) called in every iteration
Understanding graphs and state
说是会生成多个计算图：
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loss = SomeLossFunction(out) + SomeLossFunction(out) |
准备用 sum来避免多次生成计算图的问题：
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loss = Variable(torch.sum(torch.cat([loss1, loss2], 0))) |
然而，调着调着就好了，和报错前的 code 没太大差别。估计的原因是在pycharm 远程连接服务器的时候 code 的保存版本差异问题，这个也需要解决一下。
还有个多次迭代再计算梯度的问题，类似于 caffe中的iter_size,这个再仔细看看。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://blog.csdn.net/zongza/article/details/98647490
