训练时 Pytorch CUDA OutOfMemory 错误

Question

我正在尝试在 AWS Sagemaker 中训练 PyTorch FLAIR 模型。这样做时出现以下错误：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 84.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacity; 9.29 GiB already allocated; 7.31 MiB free; 10.80 GiB reserved in total by PyTorch)

为了训练，我使用了 sagemaker.pytorch.estimator.PyTorch class。

我尝试了不同的实例类型变体，从 ml.m5、g4dn 到 p3（即使是 96GB 内存）。在 ml.m5 中出现 CPUmemoryIssue 错误，在 g4dn 中出现 GPUMemoryIssue，在 P3 中出现 GPUMemoryIssue，主要是因为 Pytorch 仅使用 8*12GB 中的 12GB GPU。

无法完成此培训，即使在本地尝试使用 CPU 机器并出现以下错误：

RuntimeError: [enforce fail at ..\c10\core\CPUAllocator.cpp:72] data. DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate 67108864 bytes. Buy new RAM!

模型训练脚本：

    corpus = ClassificationCorpus(data_folder, test_file='../data/exports/val.csv', train_file='../data/exports/train.csv')
                                          
    print("finished loading corpus")

    word_embeddings = [WordEmbeddings('glove'), FlairEmbeddings('news-forward-fast'), FlairEmbeddings('news-backward-fast')]

    document_embeddings = DocumentLSTMEmbeddings(word_embeddings, hidden_size=512, reproject_words=True, reproject_words_dimension=256)

    classifier = TextClassifier(document_embeddings, label_dictionary=corpus.make_label_dictionary(), multi_label=False)

    trainer = ModelTrainer(classifier, corpus, optimizer=Adam)

    trainer.train('../model_files', max_epochs=12,learning_rate=0.0001, train_with_dev=False, embeddings_storage_mode="none")

P.S.: 我能够在配备 4GB GTX 1650 DDR5 内存的本地 GPU 机器上使用较小的数据集训练相同的架构，而且速度非常快。

Answer 1

此错误是因为您的 GPU 运行内存不足。你可以尝试一些事情

减少训练数据的大小
减小模型的大小，即隐藏层的数量或深度
您也可以尝试减小批量大小

Answer 2

好的，经过2天的不断调试终于找到了根本原因。我的理解是Flair对句子长度没有任何限制，在字数的意义上，它是以最长的句子为最大值。所以这引起了问题，因为在我的例子中，很少有 15 万行的内容，这太多了，无法将其嵌入到内存中，即使是 16GB GPU。所以它正在破裂。

解决这个问题：对于这么长的单词的内容，你可以从这些内容的任何部分（left/right/middle anywhere) 和 trunk 其余部分，或者如果比较计数非常小，则忽略这些记录进行训练。

在此之后，我希望你能够在训练中取得进步，就像我的情况一样。

P.S.: 如果您正在关注此主题并遇到类似问题，请随时回复评论，以便我可以探讨并帮助解决您的问题。

训练时 Pytorch CUDA OutOfMemory 错误

Pytorch CUDA OutOfMemory Error while training

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