南京網(wǎng)站設(shè)計(jì)我選柚米科技指數(shù)分布的期望和方差
最近在用MATD3算法解決多機(jī)器人任務(wù)，但是在訓(xùn)練過程中，CPU內(nèi)存一直在增加（注意，不是GPU顯存）。我很頭疼，以為是算法代碼出了問題，導(dǎo)致了內(nèi)存泄漏，折騰了1天也沒解決。后來用memory_profiler對代碼分析，才發(fā)現(xiàn)是這個(gè)函數(shù)占用的內(nèi)存一直在增加：
?def store_transition()
說白了，就是經(jīng)驗(yàn)池的存儲(chǔ)函數(shù)，也就是因?yàn)橐恢蓖?jīng)驗(yàn)池里加數(shù)據(jù)導(dǎo)致內(nèi)存增加。那為啥以前我沒感覺到內(nèi)存明顯增加呢？想了想，可能是因?yàn)槲易罱薷牧怂惴ㄝ斎?#xff0c;把圖像作為狀態(tài)輸入的一部分了，此外換了配置更好的電腦，程序運(yùn)行速度也提升了。二者綜合作用下，內(nèi)存才會(huì)有明顯增加，從而被我發(fā)現(xiàn)！（我真是腦子抽了，這么簡單的問題一直沒想到。。。。）
解決方法：終極方法就是換大內(nèi)存。。。。一些小技巧的話也有，來看看ChatGPT是怎么說的：
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降低圖像分辨率：
減小輸入圖像的分辨率。較低分辨率的圖像需要更少的內(nèi)存。您可以在圖像輸入被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理之前使用圖像縮放技術(shù)來減小圖像尺寸。但要小心，不要將分辨率降低到丟失重要細(xì)節(jié)的程度，因?yàn)檫@可能會(huì)對學(xué)習(xí)產(chǎn)生負(fù)面影響。 -
使用灰度圖像：
考慮將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像?；叶葓D像比彩色圖像需要的內(nèi)存明顯少。 -
限制重放緩沖區(qū)大小：
減小經(jīng)驗(yàn)重放緩沖區(qū)的大小。這種方法將限制存儲(chǔ)在內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量，但也可能影響代理的學(xué)習(xí)質(zhì)量。您需要在緩沖區(qū)大小和訓(xùn)練穩(wěn)定性之間取得平衡。 -
實(shí)施有限經(jīng)驗(yàn)重放：
有限經(jīng)驗(yàn)重放（PER）是一種技術(shù)，根據(jù)學(xué)習(xí)進(jìn)展為經(jīng)驗(yàn)分配不同的優(yōu)先級。您可以使用PER來更有效地分配內(nèi)存，將更高的優(yōu)先級分配給對學(xué)習(xí)更有信息價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)。 -
使用狀態(tài)預(yù)處理器：
實(shí)施狀態(tài)預(yù)處理器，用于在將圖像輸入饋送到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前處理圖像以提取相關(guān)信息并減小輸入數(shù)據(jù)的維度。這可以幫助減小內(nèi)存占用。 -
批處理：
不要一次處理重放緩沖區(qū)中的所有經(jīng)驗(yàn)，而是執(zhí)行批處理。這包括在每個(gè)訓(xùn)練迭代中抽樣一個(gè)較小的經(jīng)驗(yàn)批次。雖然這不會(huì)直接減小內(nèi)存使用，但可以更有效地管理內(nèi)存。 -
分布式計(jì)算：
如果可行，考慮使用具有多臺(tái)計(jì)算機(jī)或GPU的分布式計(jì)算環(huán)境。分布式訓(xùn)練可以將內(nèi)存使用分散到不同的資源中。 -
優(yōu)化代碼：
確保您的代碼具有高效的內(nèi)存使用。審查數(shù)據(jù)加載、處理和模型訓(xùn)練流程，以最小化內(nèi)存消耗。避免不必要的內(nèi)存復(fù)制，并使用生成器或數(shù)據(jù)流水線來實(shí)時(shí)加載和處理數(shù)據(jù)。 -
監(jiān)控內(nèi)存使用：
使用內(nèi)存分析工具監(jiān)控訓(xùn)練過程的內(nèi)存使用情況。這有助于識(shí)別特定的內(nèi)存熱點(diǎn)或內(nèi)存泄漏。 -
批量圖像壓縮：
如果可能，在將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到重放緩沖區(qū)之前對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。壓縮可以顯著減小圖像數(shù)據(jù)的內(nèi)存占用。 -
增量訓(xùn)練：
而不是訓(xùn)練一定數(shù)量的劇集，考慮增量訓(xùn)練。將代理分成較小的塊進(jìn)行訓(xùn)練，并定期保存和清除經(jīng)驗(yàn)重放緩沖區(qū)。這樣，您可以更有效地控制內(nèi)存使用。
?PS：前3點(diǎn)我覺得挺好用的，有其他好的手段也歡迎大家補(bǔ)充！