pytorch代码中同时包含训练和测试代码时显存爆炸
Posted liuzhan709
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pytorch代码中同时包含训练和测试代码时显存爆炸相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
原因在于没有使用torch.no_grad()函数。在查看验证集和测试集表现时,应使用类似这样的代码
def evaluate(data_loader):
with torch.no_grad():
mean_acc, mean_iou = 0, 0
for i, (img, gnd) in enumerate(data_loader):
if torch.cuda.is_available():
img = img.cuda(device=device)
gnd = gnd.cuda(device=device)
out = model(img)
.......
return mean_acc / len(data_loader), mean_iou / len(data_loader)
以上是关于pytorch代码中同时包含训练和测试代码时显存爆炸的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
一行代码切换TensorFlow与PyTorch,模型训练也能用俩框架
使用 pytorch 训练和测试 CNN。有和没有 model.eval()