我正在尝试使用以下配置文件在 16GB GPU 上训练 AllenNLPs 共指模型：https://github.com/allenai/allennlp-models/blob/main/training_config/coref/coref_spanbert_large.jsonnet
我使用以下脚本创建了训练、测试和开发文件：https://github.com/allenai/allennlp/blob/master/scripts/compile_coref_data.sh
我几乎立即就让 CUDA 内存不足，所以我尝试将“spans_per_word”和“max_antecedents”更改为较低的值。将 spans_per_words 设置为 0.1 而不是 0.4，我可以运行更长的时间，但不会接近一个完整的 epoch。 16GB GPU 还不够吗？或者我可以尝试更改其他参数吗？
<块引用>回溯（最近一次调用最后一次）： 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/bin/allennlp”，第8行，在 sys.exit（运行（）） 运行文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/main.py”，第34行 主要（编=“allennlp”） 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/init.py”，第119行，主目录 args.func(args) 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/train.py”，第119行，train_model_from_args file_friendly_logging=args.file_friendly_logging， 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/train.py”，第178行，train_model_from_file file_friendly_logging=file_friendly_logging， 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/train.py”，第242行，train_model file_friendly_logging=file_friendly_logging， 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/train.py”，第466行，在_train_worker 指标 = train_loop.run() 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/commands/train.py”，第528行，运行中 返回 self.trainer.train() 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/training/trainer.py”，第740行，火车 指标，纪元 = self._try_train() 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/training/trainer.py”，第772行，在_try_train train_metrics = self._train_epoch(epoch) 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/allennlp/training/trainer.py”，第523行，在_train_epoch 损失.向后（） 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/torch/tensor.py”，第245行，向后 torch.autograd.backward（自我，渐变，retain_graph，create_graph，输入=输入） 文件“/home/ubuntu/anaconda3/envs/allennlp/lib/python3.7/site-packages/torch/autograd/init.py”，第147行，向后 allow_unreachable=True,accumulate_grad=True) # allow_unreachable 标志 运行时错误：CUDA 内存不足。尝试分配 1.33 GiB（GPU 0；14.76 GiB 总容量；11.69 GiB 已分配；639.75 MiB 空闲；PyTorch 总共预留 13.09 GiB）
答案 0 :(得分：0)
16GB 是该型号的低端。
当这个模型接收到大量文本时，它会将文本分成多个较短的序列，每个序列为 512 个词段，并同时运行它们。这样一来，即使批大小为 1，您也会同时在内存中获得大量序列。
尝试将 max_sentence 设置为较低的值（默认为 110），看看是否有效。