计算 Python 代码的内存和模型显存消耗的小技巧

本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-Utils这两个库可以帮助我们了解内存和显存的消耗。

memory_profiler

1. pip install memory_profiler#Load its magic function 
2. %load_ext memory_profiler 
3. from memory_profiler import profile 

memory_profiler可以完成以下的工作：

1、查找一行的内存消耗

我们只需要在代码的前面加上魔法函数 %memit

1. %memit x = 10+5 
2. #Output 
3. peak memory: 54.01 MiB, increment: 0.27 MiB 

这里，峰值内存(peak memory)是运行此代码的进程消耗的内存。增量只是由于添加这行代码而需要/消耗的内存。同样的逻辑也适用于以下其他的显示。

2、查找函数的内存消耗

在调用函数的行的开头添加魔法函数。

1. def addition(): 
2.     a = [1] * (10 ** 1) 
3.     b = [2] * (3 * 10 ** 2) 
4.     sum = a+b 
5.     return sum 
6.  
7. %memit addition() 
8. #Output 
9. peak memory: 36.36 MiB, increment: 0.01 MiB 

3、逐行查找函数的内存消耗

如果需要记录函数中每一行的内存使用，我们可以使用@profile 装饰器。 但是@profile 仅适用于在单独模块中定义的函数，因此我们将首先使用 %%file 创建一个名为 demo.py 的简单模块，其中包含我们的函数

1. %%file demo.py 
2. from memory_profiler import profile 
3.  
4. @profile 
5. def addition(): 
6.     a = [1] * (10 ** 1) 
7.     b = [2] * (3 * 10 ** 2) 
8.     sum = a+b 
9.     return sum 

现在，我们可以调用该函数

1. from demo import addition 
2.  
3. %memit addition() 
4.  
5. #Output 
6. Line #    Mem usage    Increment   Line Contents 
7. ================================================ 
8.      2     36.4 MiB     36.4 MiB   @profile 
9.      3                             def addition(): 
10.      4     36.4 MiB      0.0 MiB       a = [1] * (10 ** 1) 
11.      5   3851.1 MiB   3814.7 MiB       b = [2] * (3 * 10 ** 2) 
12.      6   7665.9 MiB   3814.8 MiB       sum = a+b 
13.      7   7665.9 MiB      0.0 MiB       return sum 
14. peak memory: 7665.88 MiB, increment: 7629.52 MiB 

4、完整python脚本的内存消耗

这个这个方法不能再 notebook 中使用。我们必须创建 python 脚本并通过命令行运行它。

1. #create script.py 
2. import time 
3.  
4. @profile 
5. def function1(): 
6.     n = 100000 
7.     a = [1] * n 
8.     time.sleep(1) 
9.     return a 
10.      
11. @profile 
12. def function2(): 
13.     n = 200000 
14.     b = [1] * n 
15.     time.sleep(1) 
16.     return b 
17.  
18. if __name__ == "__main__": 
19.     function1() 
20.     function2() 

之后运行脚本并查看

1. #On command line 
2. mprof run script.py 
3. #To generate plot  
4. mprof plot 

我们可以看到内存消耗与时间的关系图

@profile装饰器没有必要放在函数前面，如果我们不保留它，我们不会看到函数级内存消耗，但我们会看到整个脚本的内存消耗

Pytorch-Memory-Utils

通过Pytorch-Memory-Utils工具，我们在使用显存的代码中间插入检测函数，这样就可以输出在当前行代码时所占用的显存。这个对于我们计算模型的GPU显存占用是非常方便的，通过计算显存占用，我们才能够最大化训练的batch size，保证训练的最优速度。

1. import torch 
2. import inspect 
3.  
4. from torchvision import models 
5. from gpu_mem_track import MemTracker  # 引用显存跟踪代码 
6.  
7. device = torch.device('cuda:0') 
8.  
9. frame = inspect.currentframe()      
10. gpu_tracker = MemTracker(frame)      # 创建显存检测对象 
11.  
12. gpu_tracker.track()                  # 开始检测 
13. cnn = models.vgg19(pretrained=True).to(device)  # 导入VGG19模型并且将数据转到显存中 
14. gpu_tracker.track() 

然后可以发现程序运行过程中的显存变化(第一行是载入前的显存，最后一行是载入后的显存)：

1. At __main__ <module>: line 13                        Total Used Memory:472.2  Mb 
2.  
3. + | 1 * Size:(128, 64, 3, 3)      | Memory: 0.2949 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
4. + | 1 * Size:(256, 128, 3, 3)     | Memory: 1.1796 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
5. + | 1 * Size:(64, 64, 3, 3)       | Memory: 0.1474 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
6. + | 2 * Size:(4096,)              | Memory: 0.0327 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
7. + | 1 * Size:(512, 256, 3, 3)     | Memory: 4.7185 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
8. + | 2 * Size:(128,)               | Memory: 0.0010 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
9. + | 1 * Size:(1000, 4096)         | Memory: 16.384 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
10. + | 6 * Size:(512,)               | Memory: 0.0122 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
11. + | 1 * Size:(64, 3, 3, 3)        | Memory: 0.0069 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
12. + | 1 * Size:(4096, 25088)        | Memory: 411.04 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
13. + | 1 * Size:(4096, 4096)         | Memory: 67.108 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
14. + | 5 * Size:(512, 512, 3, 3)     | Memory: 47.185 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
15. + | 2 * Size:(64,)                | Memory: 0.0005 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
16. + | 3 * Size:(256,)               | Memory: 0.0030 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
17. + | 1 * Size:(128, 128, 3, 3)     | Memory: 0.5898 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
18. + | 2 * Size:(256, 256, 3, 3)     | Memory: 4.7185 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
19. + | 1 * Size:(1000,)              | Memory: 0.004 M | <class 'torch.nn.parameter.Parameter'> 
20.  
21. At __main__ <module>: line 15                        Total Used Memory:1387.5 Mb 

通过上面的报告，很容易发现一个问题。

首先我们知道VGG19所有层的权重大小加起来大约是548M(这个数值来源于Pytorch官方提供的VGG19权重文件大小)，我们将上面报告打印的Tensor-Memory也都加起来算下来也差不多551.8Mb。但是，我们算了两次打印的显存实际占用中：1387.5 – 472.2 = 915.3 MB。

Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。 这个额外的显存Pytorch的开发者也对此进行说明了，这部分释放后的显存可以用，只不过不在Nvidia-smi中显示罢了，所以我们无需关注。

原文链接：https://www.toutiao.com/a7042862941057761830/