pytorch训练神经网络爆内存的解决方案

训练的时候内存一直在增加，最后内存爆满，被迫中断。

后来换了一个电脑发现还是这样，考虑是代码的问题。

检查才发现我的代码两次存了loss，只有一个地方写的是loss.item（）。问题就在loss，因为loss是variable类型。

要写成loss_train = loss_train + loss.item()，不能直接写loss_train = loss_train + loss。否则就会发现随着epoch的增加，占的内存也在一点一点增加。

算是一个小坑吧，希望大家还是要仔细。

补充：pytorch神经网络解决回归问题（非常易懂）

对于pytorch的深度学习框架

在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步：

1、载入原始数据

2、构建具体神经网络

3、进行数据的训练

4、数据测试和验证

pytorch神经网络的数据载入，以MINIST书写字体的原始数据为例：

import torch
import matplotlib.pyplot as  plt
def plot_curve(data):
   fig=plt.figure()
   plt.plot(range(len(data)),data,color="blue")
   plt.legend(["value"],loc="upper right")
   plt.xlabel("step")
   plt.ylabel("value")
   plt.show()

def plot_image(img,label,name):
   fig=plt.figure()
   for i in range(6):
       plt.subplot(2,3,i+1)
       plt.tight_layout()
       plt.imshow(img[i][0]*0.3081+0.1307,cmap="gray",interpolation="none")
       plt.title("{}:{}".format(name, label[i].item()))
       plt.xticks([])
       plt.yticks([])
   plt.show()
def one_hot(label,depth=10):
   out=torch.zeros(label.size(0),depth)
   idx=torch.LongTensor(label).view(-1,1)
   out.scatter_(dim=1,index=idx,value=1)
   return out

batch_size=512
import torch
from torch import nn                         #完成神经网络的构建包
from torch.nn import functional as F         #包含常用的函数包
from torch import optim                      #优化工具包
import torchvision                           #视觉工具包
import  matplotlib.pyplot as plt
from utils import plot_curve,plot_image,one_hot
#step1 load dataset   加载数据包
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(
   torchvision.datasets.MNIST("minist_data",train=True,download=True,transform=torchvision.transforms.Compose(
       [torchvision.transforms.ToTensor(),torchvision.transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
        ])),
   batch_size=batch_size,shuffle=True)
test_loader=torch.utils.data.DataLoader(
   torchvision.datasets.MNIST("minist_data",train=True,download=False,transform=torchvision.transforms.Compose(
       [torchvision.transforms.ToTensor(),torchvision.transforms.Normalize((0.1307,),(0.3081,))
        ])),
   batch_size=batch_size,shuffle=False)
x,y=next(iter(train_loader))
print(x.shape,y.shape)
plot_image(x,y,"image")
print(x)
print(y)

以构建一个简单的回归问题的神经网络为例，

其具体的实现代码如下所示：

import torch
import torch.nn.functional as F  # 激励函数都在这

x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1)  # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2 * torch.rand(x.size())  # noisy y data (tensor), shape=(100, 1)

class Net(torch.nn.Module):  # 继承 torch 的 Module（固定）
   def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):  # 定义层的信息，n_feature多少个输入, n_hidden每层神经元, n_output多少个输出
       super(Net, self).__init__()  # 继承 __init__ 功能（固定）
       # 定义每层用什么样的形式
       self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden)  # 定义隐藏层，线性输出
       self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output)  # 定义输出层线性输出

def forward(self, x):  # x是输入信息就是data，同时也是 Module 中的 forward 功能，定义神经网络前向传递的过程，把__init__中的层信息一个一个的组合起来
       # 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
       x = F.relu(self.hidden(x))  # 定义激励函数(隐藏层的线性值)
       x = self.predict(x)  # 输出层，输出值
       return x

net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)
print(net)  # net 的结构
"""
Net (
 (hidden): Linear (1 -> 10)
 (predict): Linear (10 -> 1)
)
"""
# optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2)  # 传入 net 的所有参数, 学习率
loss_func = torch.nn.MSELoss()  # 预测值和真实值的误差计算公式 (均方差)

for t in range(100):  # 训练的步数100步
   prediction = net(x)  # 喂给 net 训练数据 x, 每迭代一步，输出预测值

loss = loss_func(prediction, y)  # 计算两者的误差

# 优化步骤：
   optimizer.zero_grad()  # 清空上一步的残余更新参数值
   loss.backward()  # 误差反向传播, 计算参数更新值
   optimizer.step()  # 将参数更新值施加到 net 的 parameters 上

import matplotlib.pyplot as plt
plt.ion()  # 实时画图something about plotting
for t in range(200):
   prediction = net(x)  # input x and predict based on x
   loss = loss_func(prediction, y)  # must be (1. nn output, 2. target)
   optimizer.zero_grad()  # clear gradients for next train
   loss.backward()  # backpropagation, compute gradients
   optimizer.step()  # apply gradients

if t ％ 5 == 0:  # 每五步绘一次图
       # plot and show learning process
       plt.cla()
       plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
       plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
       plt.text(0.5, 0, 'Loss=％.4f' ％ loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
       plt.pause(0.1)

plt.ioff()
plt.show()

来源：https://blog.csdn.net/lyf6_9123/article/details/115112729