Pytorch有什么节省显存的小技巧？
1. 合理设置梯度累积（Gradient Accumulation）
梯度累积是一种非常有效的技巧，可以模拟大批量（Large Batch Size）训练的效果，而无需实际占用更多的显存来存储中间激活值。这是因为标准的梯度下降法在每个批次（Batch）更新一次权重，而大批量训练能提供更稳定的梯度方向。然而，如果直接增大batch size，显存消耗会急剧上升。
梯度累积的原理是：不是在每个batch计算完梯度后立即更新模型权重，而是将多个小batch的梯度“累积”起来，当累积到预设的“有效batch size”后，再进行一次权重更新。
具体实现：
假设我们希望模拟一个 `effective_batch_size = 128` 的训练，而我们的GPU显存只能容纳 `batch_size = 16`。我们可以设置 `gradient_accumulation_steps = effective_batch_size // batch_size = 128 // 16 = 8`。
在训练循环中，我们会这样操作：
```python
假设 model, optimizer, criterion, dataloader 都已定义
effective_batch_size = 128
batch_size = 16
gradient_accumulation_steps = effective_batch_size // batch_size
for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
将数据移动到GPU
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
前向传播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
损失归一化，因为我们累积梯度
loss = loss / gradient_accumulation_steps
反向传播
loss.backward()
只有当累积的步数达到设定的阈值时才进行优化器更新
if (i + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
optimizer.step() 更新权重
optimizer.zero_grad() 清零梯度，为下一次累积做准备
```
优点：
显著节省显存： 避免了直接增大batch size带来的显存压力。
模拟大批量效果： 获得更稳定的梯度，可能有助于模型收敛。
注意事项：
计算损失时需要除以 `gradient_accumulation_steps`，以保持与直接使用大batch size相同的总损失值。
在进行优化器更新时，需要检查累积的步数，并在达到阈值时清零梯度。
2. 谨慎使用`torch.nn.DataParallel`，优先考虑`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`
如果你需要利用多个GPU进行训练，`torch.nn.DataParallel`（DP）是一个直接的选择。但它有一个缺点：它会将所有数据复制到每个GPU上，并在主GPU上计算损失和梯度，然后再将梯度分发出去。这会导致主GPU成为瓶颈，并且显存使用不均衡，主GPU的显存消耗远大于其他GPU。
相比之下，`torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`（DDP）是官方推荐的更高效的并行策略。DDP在每个GPU上都有一个独立的模型副本，并在每个GPU上独立计算前向和反向传播，然后使用通信库（如NCCL）进行梯度同步。这使得显存使用更均衡，并且计算效率更高。
如何选择：
如果只是简单地想让代码跑起来，并且GPU数量不多（例如2个），DP或许可以快速尝试。
但对于大多数需要高效利用多GPU的场景，或者GPU数量较多时，强烈建议使用DDP。DDP的学习曲线稍陡峭一些，需要配置一些分布式环境相关的参数，但其带来的性能和显存效率提升是巨大的。
3. 利用`torch.no_grad()`和`model.eval()`来管理计算图和梯度
在进行推理或者评估模型性能时，我们不需要计算梯度。Pytorch默认会记录所有在 `with torch.no_grad():` 上下文管理器之外的操作，以便进行反向传播。如果不使用 `torch.no_grad()`，即使你没有调用 `.backward()`，大量的中间激活值也会被保存在显存中，白白占用资源。
同样，在评估模式下，模型的一些层（如Dropout、BatchNorm）的行为会发生改变。将模型设置为评估模式 (`model.eval()`)，不仅能保证评估结果的准确性，还能在某些情况下（如Batch Normalization在eval模式下不需要跟踪移动平均值）间接节省一些资源，尽管它主要不是为了节省显存。
```python
在训练循环外部
model.eval()
with torch.no_grad():
进行推理或评估
for inputs, labels in validation_loader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
计算评估指标，但不反向传播
...
```
4. 显式地删除不再需要的变量
Pytorch的动态图机制非常灵活，但也意味着你需要对计算图的生命周期有所了解。当一个变量不再被需要时，即使它不是计算图的叶子节点，其占用的显存也可能因为图的依赖关系而无法立即释放。
最直接的方法是使用 `del` 来删除变量，并配合 `torch.cuda.empty_cache()` 来强制清理显存。
```python
示例：在循环中处理大量数据，但每一步的中间结果只在当前迭代中使用
for i in range(num_batches):
... 计算 A, B, C ...
result = some_operation(A, B, C)
如果 A, B, C 在下一步迭代中不再需要
del A, B, C
torch.cuda.empty_cache() 可选，但有时能帮助释放碎片
... 处理 result ...
```
重要提示： `torch.cuda.empty_cache()` 并不是一个银弹。它只是将 Pytorch 分配的显存“标记”为可用，但实际上这块显存可能仍然被操作系统占用，直到Pytorch真正需要分配新的内存时，才会将其覆盖。频繁调用 `empty_cache()` 可能会影响性能，因为每次调用都涉及到一些底层操作。所以，最好只在必要时（例如，发现显存占用异常高，或者在不同阶段之间需要释放显存时）使用。
5. 减少中间变量的保存
当进行复杂的计算时，尝试将一些中间变量合并，或者使用原地（inplace）操作（如果安全的话），都可以减少显存占用。
例如，如果你需要对一个张量进行多次连续的修改，并且旧的张量值不再需要，可以考虑使用原地操作。然而，需要非常小心，因为原地操作会修改原始张量，如果这个张量在其他地方还有被引用，可能会导致意想不到的错误。
原地操作示例（需谨慎）：
```python
非原地操作
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = x 2
z = y + 1
原地操作 (注意：这里会直接修改x)
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
x.mul_(2) x 变为原来的两倍
x.add_(1) x 变为原来的两倍加一
```
注意： 许多深度学习操作（如 `relu`、`sigmoid` 等）都有原地版本，通常以 `_` 结尾。但在实际训练中，由于需要梯度的缘故，这些原地操作的使用需要更谨慎，因为它们会直接修改需要进行反向传播的张量。对于需要梯度的张量，通常不建议使用原地操作，除非你非常确定其对梯度的影响。
6. 选择更精简的模型结构或修改现有结构
这是最根本的节省显存的方法之一。如果你的任务对模型精度要求不是极致，可以考虑以下几点：
使用更小的网络： 例如，将 ResNet50 换成 ResNet34，或者在 Transformer 模型中使用更少的层、更小的隐藏维度、更少的注意力头。
模型剪枝（Pruning）： 在模型训练完成后，移除冗余的权重连接。
知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 用一个大型的“教师模型”来训练一个小型“学生模型”，让学生模型学习教师模型的行为。
低精度训练（Mixed Precision Training）： 使用 `torch.cuda.amp`（Automatic Mixed Precision）可以同时使用 FP32 和 FP16 混合精度进行训练。FP16（半精度浮点数）相比 FP32（单精度浮点数）可以节省一半的显存，并且在现代GPU上（如Tensor Cores）还能加速计算。
AMP 的基本使用：
```python
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
初始化 GradScaler
scaler = GradScaler()
for inputs, labels in dataloader:
inputs = inputs.to(device)
labels = labels.to(device)
使用 autocast 上下文管理器
with autocast():
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
使用 scaler 缩放损失并进行反向传播
scaler.scale(loss).backward()
优化器更新，scaler.step() 会根据梯度是否溢出（NaN/inf）来决定是否执行更新
scaler.step(optimizer)
更新 scaler 的缩放因子
scaler.update()
清零梯度
optimizer.zero_grad()
```
AMP 是目前最强大和最常用的显存节省技术之一，它能在不显著牺牲模型精度的前提下，大幅度减少显存占用并加速训练。
7. 优化数据加载和预处理
虽然数据加载和预处理主要影响CPU和IO性能，但一些不当的操作也可能间接导致显存问题：
一次性加载所有数据： 确保你的 `DataLoader` 使用 `num_workers` 来并行加载数据，并且不要将整个数据集都一次性加载到CPU内存或GPU显存中。
不必要的数据复制： 确保你的数据在转换到GPU之前，没有发生不必要的 CPUGPU 之间或 GPU 内部的复制操作。
8. 理解计算图和显存占用模式
哪些操作最占用显存？
大型张量： 输入数据、模型的权重、激活值都是显存占用的大户。
反向传播： 训练过程中，为了计算梯度，PyTorch 需要保存大量的中间激活值。激活值的大小与输入数据的大小、模型深度和宽度成正比。
优化器状态： 如 Adam、AdamW 等优化器需要存储动量项（momentum）和方差估计（variance estimates），这些通常是模型权重的两倍大小。例如，一个使用 Adam 优化器的模型，其显存占用会比使用 SGD 优化器的模型大很多。
如何查看显存使用情况？
可以使用 `nvidiasmi` 命令在终端查看 GPU 显存的总体使用情况。
在 Python 代码中，可以使用 `torch.cuda.memory_allocated()` 来查看当前 PyTorch 分配的显存量，`torch.cuda.max_memory_allocated()` 查看本次训练过程中分配的最大显存量，以及 `torch.cuda.memory_reserved()` 查看 PyTorch 预留的显存总量。
总结
节省显存并非单一技巧，而是需要结合多种策略，根据具体模型、硬件条件和任务需求进行灵活调整。从最基本的 `torch.no_grad()`，到更高级的梯度累积、AMP，再到模型结构层面的优化，每一个环节都可能带来显著的显存节约。掌握并灵活运用这些技巧，能够让你在深度学习的道路上走得更远、更稳。
希望这些详细的分享能对你有所帮助！实战出真知，建议你多动手尝试，在自己的项目中验证这些技巧的效果。
网友意见
在不修改网络结构的情况下, 有如下操作：
- 同意 @Jiaming , 尽可能使用inplace操作， 比如relu 可以使用 inplace=True 。一个简单的使用方法，如下：
def inplace_relu(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('ReLU') != -1: m.inplace=True model.apply(inplace_relu) 2.进一步，比如ResNet 和 DenseNet 可以将 batchnorm 和relu打包成inplace，在bp时再重新计算。使用到了pytorch新的checkpoint特性，有以下两个代码。由于需要重新计算bn后的结果，所以会慢一些。
3. 每次循环结束时 删除 loss，可以节约很少显存，但聊胜于无。可见如下issue
Tensor to Variable and memory freeing best practices
4. 使用float16精度混合计算。我用过 @NVIDIA英伟达 apex，很好用，可以节约将近50%的显存，但是要小心一些不安全的操作如 mean和sum，溢出fp16。
补充：最近我也尝试在我CVPR19的GAN模型中加入fp16的训练，可以从15G的显存需求降到约10G，这样大多数1080Ti等较为常见的显卡就可以训练了。欢迎大家star一波 https://github.com/NVlabs/DG-Net
5. 对于不需要bp的forward，如validation 请使用 torch.no_grad , 注意model.eval() 不等于 torch.no_grad() 请看如下讨论。
'model.eval()' vs 'with torch.no_grad()'
6. torch.cuda.empty_cache() 这是del的进阶版，使用nvidia-smi 会发现显存有明显的变化。但是训练时最大的显存占用似乎没变。大家可以试试。
How can we release GPU memory cache?
另外，会影响精度的骚操作还有:
把一个batchsize=64分为两个32的batch，两次forward以后，backward一次。但会影响 batchnorm等和batchsize相关的层。
相关链接：老外写的提高pytorch效率的方法，包含data prefetch等
Optimizing PyTorch training code
最后感谢大家看完～欢迎关注分享点赞～也可以check我的一些其他文章
郑哲东：【新无人机数据集】从 行人重识别 到 无人机目标定位
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郑哲东：NVIDIA/悉尼科技大学/澳洲国立大学新作解读：用GAN生成高质量行人图像，辅助行人重识别
来说说实际点的吧。
首先你要放弃Python的思维
用C语言的思路去写pytorch代码。
思路一：显存释放
制作一个显存管理类，可以根据需要自行定制。
我贴一份我的解决思路，想要的可以直接抄。
class MemCache: @staticmethod def byte2MB(bt): return round(bt / (1024 ** 2), 3) def __init__(self): self.dctn = {} self.max_reserved = 0 self.max_allocate = 0 def mclean(self): r0 = torch.cuda.memory_reserved(0) a0 = torch.cuda.memory_allocated(0) f0 = r0 - a0 for key in list(self.dctn.keys()): del self.dctn[key] gc.collect() torch.cuda.empty_cache() r1 = torch.cuda.memory_reserved(0) a1 = torch.cuda.memory_allocated(0) f1 = r1 - a1 print('Mem Free') print(f'Reserved {MemCache.byte2MB(r1 - r0)}MB') print(f'Allocated {MemCache.byte2MB(a1 - a0)}MB') print(f'Free {MemCache.byte2MB(f1 - f0)}MB') def __setitem__(self, key, value): self.dctn[key] = value self.max_reserved = max(self.max_reserved, torch.cuda.memory_reserved(0)) self.max_allocate = max(self.max_allocate, torch.cuda.memory_allocated(0)) def __getitem__(self, item): return self.dctn[item] def __delitem__(self, *keys): r0 = torch.cuda.memory_reserved(0) a0 = torch.cuda.memory_allocated(0) f0 = r0 - a0 for key in keys: del self.dctn[key] r1 = torch.cuda.memory_reserved(0) a1 = torch.cuda.memory_allocated(0) f1 = r1 - a1 print('Cuda Free') print(f'Reserved {MemCache.byte2MB(r1 - r0)}MB') print(f'Allocated {MemCache.byte2MB(a1 - a0)}MB') print(f'Free {MemCache.byte2MB(f1 - f0)}MB') def show_cuda_info(self): t = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory r = torch.cuda.memory_reserved(0) a = torch.cuda.memory_allocated(0) f = r - a print('Cuda Info') print(f'Total {MemCache.byte2MB(t)} MB') print(f'Reserved {MemCache.byte2MB(r)} [{MemCache.byte2MB(self.max_reserved)}] MB') print(f'Allocated {MemCache.byte2MB(a)} [{MemCache.byte2MB(self.max_allocate)}] MB') print(f'Free {MemCache.byte2MB(f)} MB')
然后这么使用
mc = MemCache() mc.show_cuda_info() mc['X_train'], mc['Y_pred'] = NNMaker.load_nnBuffer_mono(Fpath, mode='train') mc['X_test'], mc['Y_pred'] = NNMaker.load_nnBuffer_mono(Fpath, mode='test') mc['X_pred'], mc['Y_pred]'] = NNMaker.load_nnBuffer_mono(Fpath, mode='pred') mc['X_train_tensor'] = mm.predict(ModelManager.aray2torch(mc['X_train'])) mc['X_test_tensor'] = mm.predict(ModelManager.aray2torch(mc['X_test'])) mc['X_pred_tensor'] = mm.predict(ModelManager.aray2torch(mc['X_pred'])) mc['pred_Y_train'] = mc['X_train_tensor'][:, 0].tolist() mc['pred_Y_test'] = torch.cat([mc['X_train_tensor'][-1:, 0], mc['X_test_tensor'][:, 0]], dim=0).tolist() mc['pred_Y_pred'] = torch.cat([mc['X_test_tensor'][-1:, 0], mc['X_pred_tensor'][:, 0]], dim=0).tolist() # 训练 mc.mclean() mc.show_cuda_info()
记得每一个epoch，在结束的时候都清空内存。
mclean是清空所有，如果不想全部清空，你还可以用del方法手动清空。
总结一句话，用完的东西立刻free memory。
所有的torch.tensor 都不要直接裸在外面，放到MemoryCache的字典里，用完之后，立刻清除。
PS：本来显存爆炸，做不起来的，这么一通操作之后完美运行，萌新大佬均可使用，没有太多技巧。
思路二：古典方法
一整块tensor如果放不进GPU，就切小块分批训练。当然这会造成运行IO时间稍长的问题。
能用卷积的一定要用卷积，卷积可以快速缩小input tensor的大小。避免在大tensor之间使用fully connected。
总之就是input拿到，尽量快速的把tensor大小收敛，然后输出的时候尽量快速放大。
很多图片缩小个1-2倍没啥区别的，直接缩小切块。时间序列使用slide window，moving average（本质还是缩小切块）
激活函数relu解释了，永远滴神。除非你能证明这个东西一定要用其他激活函数，否则就用relu。
思路三：神经网络分析师
仔细查看，神经网络试在哪个步骤的时候显存激增，到底有没有必要使用这么多显存。没必要的就砍掉。查看有没有leek memory 有的话就清空。把每个在一些关键的步骤打印log，然后查看通过分析log的异常数字，来反推哪个结构出了问题
每个层的参数和数据大小全部列出来，然后对着每层的tensor大小思考，哪个可以小一点。
思路四：硬盘换显存
基本上用不到，但如果你实在穷得买不起GPU，又想训练大模型，这是最后的方法。
也就是你训练一小块，存进硬盘，然后再读另一小块训练，结果存硬盘。然后再把之前存进硬盘的结果读起来训练下一层，然后存硬盘。最终这个方法能解决一切不能训练的问题。
PS：这是玩黄油的时候给我的启发，当时玩CM3D2，电脑跑不起来，于是使用了virtual Memory的思路。
只要到这一步，你就可以暴力破解一切显存问题。硬盘和显存可以互换。
你还可以在硬盘和GPU之间建立RAM cache。
当然缺点也是有的，IO会变得特别长，甚至远超模型真正训练的时间。
节省显存方面，欢迎关注我们团队最近开源的工作：
个人认为这个工作把单卡训练，或者是数据并行下的显存节省做到极致了~
这里主要介绍一下单机训练上的思路。
随着模型越来越大，GPU 逐渐从一个计算单元变成一个存储单元了，显存的大小限制了能够训练的模型大小。微软的 DeepSpeed 团队提出我们其实可以把优化器状态（Adam 的 momentum 和 variance）放在 CPU 上，用一个实现的比较快的 CPU Adam 来做更新，这样既不会变慢很多，也可以明显省出来很多空间。我们把这个思想再往前推一步，我们是不是可以只把需要计算的模型参数放在 GPU 上，其余的模型参数，优化器状态都放在 CPU 上，这样就可以尽最大能力降低对显存的需求，让 GPU 回归它计算单元的本色。
为了达成这样的效果，我们就需要一个动态的显存调度——相对于 DeepSpeed 在训练前就规定好哪些放在 CPU 上，哪些放在 GPU 上，我们需要在训练过程中实时把下一步需要的模型参数拿到 GPU 上来。利用 pytorch 的 module hook 可以让我们在每个 nn.Module 前后调用回调函数，从而动态把参数从 CPU 拿到 GPU，或者放回去。
但是，相信大家能够想象到，如果每次都运行到一个 submodule 前，再现把参数传上来，肯定就很慢，因为计算得等着 CPU-GPU 的传输。为了解决计算效率的问题，我们提出了 chunk-based management。这是什么意思呢？就是我们把参数按照调用的顺序存储在了固定大小的 chunk 里（一般是 64M 左右），让内存/显存的调度以 chunk 为单位，第一次想把某个 chunk 中的参数放到 GPU 来的时候，就会直接把整个 chunk 搬到 GPU，这意味着虽然这一次的传输可能需要等待，但是在计算下一个 submodule 的时候，因为连着的 module 的参数都是存在一个 chunk 里的，这些参数已经被传到 GPU 上来了，从而实现了 prefetch，明显提升了计算效率。同时，因为 torch 的 allocator 会缓存之前分配的显存，固定大小的 chunk 可以更高效利用这一机制，提升显存利用效率。
在 chunk 的帮助下，我们的模型可以做到，CPU 内存加 GPU 显存有多大，模型就能训多大。和 DeepSpeed 相比，在同等环境下模型规模可以提升 50%，计算效率（Tflops）也更高。
对于多卡的数据并行场景，我们扩展了上述方法，可以做到多卡中只有 1 整份模型，1 整份优化器状态，同时具备了数据并行的易用性和模型并行的显存使用效率。如果想了解多卡训练的方案，以及更详细的一些优化，也欢迎来看看我们的论文：
以上。
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