gpu显存不够怎么办,gpu显存不够能外接吗

gpu显存不够怎么办,gpu显存不够能外接吗

# GPU到这个路径下改这个# C:\Users\admin\.paddlehub\modules\chinese_text_detection_db_server\module.py# if use_gpu:# config.enable_use_gpu(3000, 0) 8000改为3000就1.显存大小显存大小是决定GPU能否训练大型模型的重要指标。在训练过程中，模型需要存储大量的参数和梯度信息，而这些信息是存储在GPU的显存中的。如果显存不够大，就会出现OOM(

通信量和冗余显存之间的关系通信量和冗余显存之间存在一定的关系，可以通过使用一些技术来降低通信量，方法/步骤1 首先在桌面右击此电脑，点击属性选项。2 然后点开高级系统设置选项。3 下面在高级选项卡下的性能栏点击设置。4 接下来在弹出的窗口中更改高级选项

＋﹏＋ 1 常用GPU显存不足时的各种Trick 1)监控GPU 2)估计模型显存3)显存不足时的Trick 4)提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度改善(以医学图像分割算法为例) 1 常用GPU显存不足时的各比如ReLU,在PyTorch中，使用nn.ReLU(inplace = True)能将激活函数ReLU的输出直接覆盖保存于模型的输入之中，节省不少显存。降低显存的方法：1.减小batch_size;

＞＾＜ 首先，第一点是输入数据所占用的显存，这部分所占用的显存其实并不大，这是因为我们往往采用迭代器的方式读取数据，这意味着我们其实并不是一次性的将所有数据读入显存，而这保证在保持batch size 不变的情况下正常训练，通常只有两种方法：升级装备(用金钱换显存),用时间换显存。说到性价比，现在一块32G 的V100 至少要6W 起步，而一块11G 的1080Ti 大约是6