用CPU训练神经网络后，C盘满了

在进行神经网络训练时，我们经常会遇到一个常见的问题：C盘存储空间不足。虽然神经网络训练需要大量的计算资源，但我们通常可以通过合理的设置和优化来减少对存储空间的需求。本文将介绍一些解决方案和最佳实践。

1. 使用GPU加速

首先，我们可以使用GPU来加速神经网络训练过程。与CPU相比，GPU在处理大规模矩阵运算时具有更高的效率和并行计算能力。通过使用GPU，我们可以显著减少训练所需的时间，并减少对存储空间的需求。

下面是使用PyTorch库在GPU上训练神经网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 128)
        self.fc3 = nn.Linear(128, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 创建模型实例并将其移动到GPU上
model = Net()
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished training')

通过将模型移动到GPU上，我们可以充分利用GPU的计算能力，从而减少CPU的负担，节省存储空间。

2. 使用批量处理

另一个减少存储空间需求的方法是使用批量处理。在神经网络训练过程中，我们通常会将训练数据分成多个批次进行处理。这有助于减少内存占用，并提高训练效率。

下面是使用PyTorch库进行批量处理的示例代码：

batch_size = 32

# 加载训练数据
trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,
                                      download=True, transform=transforms.ToTensor())
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
        
        optimizer.zero_grad()
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished training')

通过指定合适的批量大小，我们可以在训练过程中减少对存储空间的需求，提高训练效率。

3. 清理临时文件

在训练过程中，可能会产生大量的临时文件，占用大量的存储空间。因此，我们需要定期清理这些临时文件