1. 内存爆炸问题
1.1 loss.item或 float(loss)
首先附上主要代码
下图接上图
上面为定义的TextCNN模型，下图为主要的训练及预测测试集的过程
下图接上图
可以从第三张图片看到绿框部分有一个tr_loss = float(tr_loss)。在pytorch中涉及需要求导/梯度变量的计算将保存在内存中，如果不释放指向计算图形的指针，这些变量在循环训练中就会超出你内存。因此千万不要在循环中累积历史记录。
如果不加tr_loss = float(tr_loss)，tr_loss（可求导变量，一直会保留副本在内存中）就会一直有副本，并保留在内存中，经过多个epoch后，就会撑爆内存。一般释放副本的方式为tr_loss.item()上面提到的tr_loss = float(tr_loss)也可以，但更推荐使用tr_loss.item()。如果没有释放副本（内存），就会出现以下错误：
看似是内存问题，其实使我们代码写的有问题。
有时我们需要算累积的loss，也是一样的方式，如下所示：
total_loss = 0
for i in range(10000):
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
仔细想一想，pytorch训练的时候有一个optimizer.zero_grad()似乎也是释放计算图，因此不会撑爆内存
1.2 with torch.no_grad()
第三张图片还有一个绿框部分即with torch.no_grad()这个作用也是防止内存爆炸。
模型训练阶段，会存储一些用于反向传播的内部信息。当需要由训练阶段（反向传播）转至预测阶段时，需要使用model.eval()和with torch.no_grad()。model.eval()是告诉计算机，我现在不需要训练了（反向传播），我要开始测试了，这时，计算机就会固定住dropout和batch normalization（不会取平均，而是用训练好的值），简单理解就是不需要更新参数了，而是用训练好的参数进行预测。由于不需要更新参数，故不会产生用于反向传播的内部信息，更不会存储到内存了。with torch.no_grad()是为了释放训练过程中产生的用于反向传播的内部信息，从而释放内存。不管是对训练集进行预测，还是对测试集进行预测，都需要使用with torch.no_grad()
2. 如何观察内存变化
第一章提到内存爆炸，那么如何观察内存的变化呢
2.1 cpu
当使用cpu训练模型时，可在命令行输入top然后按大写的M即可看到占用内存最大的程序。
图片中红框部分就是cpu占用率，说明我们现在使用了7.5%的内存
2.2 GPU
当我们使用cuda时，使用命令watch -n 0.1 nvidia-smi观察内存变化
上图显示我们共有4块GPU，一块大约16G（图中绿框），目前，我们仅使用了其中一块GPU，利用率为96%（红框部分，该数表示程序96%的部分都在GPU上跑，剩余4%在cpu跑），目前共占用GPU的显存为4G左右（蓝框部分）
3. 多块GPU（数据并行），lstm参数展平
当我们有多块GPU，并且全部使用时，训练lstm，需要进行参数展平的操作，否则会有一堆提示信息（这不算报错吧，warning）
由于多次循环，满屏基本都是上图中的warning了。
那么怎样进行参数展平，只需要在lstm cell前加lstm.flatten_parameters()，如下图所示
这个问题好像有时候出现，有时候不出现。。。且仅使用多块GPU时出现（如果只使用一块GPU，还没有出现过）
4. 多块GPU与DataLoder
pytroch中有DataLoader，可以将数据划分成多个batch，DataLodaer有一个参数num_workers，这是pytroch加快速度的一种方法，其允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。但是当既使用DataLoder又使用多块GPU时，就可能出现segmentation faultmentation fault的问题，看了很多博客，大概是DataLoder是多线程，与多块GPU发生了冲突，故有人建议将num_worker设成1，然而我不管设成1还是0还是会出现segmentation fault的问题。有一篇大神的博客https://meteorix.github.io/2019/04/30/pytorch-coredump/从c++的角度去debug问题，其最终使用了线程加锁，解决了问题，不过，我尝试在DataLoder加锁，还是没有解决问题（可能是加锁位置不对）。最终采用了最极端的方式，放弃DataLoder，换用其他方式，最终不再报错。
由于上述问题是多线程与多GPU冲突的问题，故仅仅使用一块GPU应该不会报错，即使使用多块GPU，上述问题也不一定出现，因为这个问题是随机性的。。。我在测试中，有一次程序的确跑通了。
弃用了红框的DataLoder，换用绿框的方式
5. pytroch训练及预测部分怎么写
回顾第一章的TextCNN，我的代码是在一个epoch训练结束后，再对整个训练集和测试集进行预测，获得loss和acc并存储在列表中。此外，还有另外一种写法。训练集和测试集都分成很多batch，一个epoch中的每个batch都记录下loss和acc，当一个epoch结束后，求一个epoch下n个batch的平均值（loss和acc）作为一个epoch的loss和acc。
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_40446557/article/details/103387629