如何解决pytorch训练过程中内存一直增大直到爆炸。
注意：本方法不适用于全部问题，仅为本人实验过程中遇到问题进行解决的记录。
问题出现于训练代码train.py中
出现问题代码 ，问题出现在倒数第二行。model.train() for i, pack in enumerate(train_tbar): batch_size = pack[0].size(0) optimizer.zero_grad() images, gts = pack images = Variable(images) gts = Variable(gts) images = images.cuda() gts = gts.cuda() atts = model(images) loss1 = criterion(atts, gts) loss = loss1 loss.backward() optimizer.step() now_train_loss += loss * batch_size now_iter_size += batch_size
123456789101112131415161718192021 如何修改？ ，将原先的代码修改为如下,即可解决。now_train_loss += loss.item() * batch_size 1 为什么这么修改？ ，
loss.item() 是 PyTorch 中 Tensor 对象的方法，它将张量中的单个值转换为一个 Python 标量。这个方法常用于从包含标量的张量中提取数值，以便进行进一步处理或记录。根据网上评论得知：如不修改，Loss张量会一直累积在内存中，导致内存逐渐增大。（不知真假） 12
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