torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
torch.cuda.empty_cache()是PyTorch 中用于清理 GPU 上缓存的内存的函数。这个函数不会影响 GPU 上存储的实际张量数据,只是释放了由缓存机制占用的内存。在深度学习模型的训练过程中,经常需要释放不再使用的 GPU 内存,以便进行后续的操作,而torch.cuda.empty_cache()提供了这种释放内存的途径。 1. 函数功能 torch....
torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("第二阶段:")print("释放缓存后:","."*100)print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际分配给的...
# torch.cuda.empty_cache() # HUGE PERFORMANCE HIT HAPPENS HERE - after the first batch # i.e. when i > 0 # obviously tensor.to(device) uses torch.cuda.empty_cache() internally when needed # and it is inexplicably SLOW batch = tuple((device) for t in batch) # to GPU (or CPU) ...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript...
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: import torch import time import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:2' dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1024/1024 = ...
torch.cuda.empty_cache() 是PyTorch 中的一个函数,用于清理 GPU 上的缓存内存。在 PyTorch 中,GPU 内存的管理是自动进行的,但在某些情况下,可能会积累一些未使用的缓存内存,这可以通过调用 torch.cuda.empty_cache() 来手动释放。 2. 详述 torch.cuda.empty_cache() 函数的作用和重要性 作用:torch.cuda.emp...
You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构 这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO,因为只缓存一次KV对,所以可以大量的节省内存。 以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量,可以在当前生成步骤中重用… deeph...发表于deeph... redis的zset有多牛?
使用 torch.cuda.empty_cache() 可以清除未使用的缓存,但这并不会直接释放张量占用的内存。 # 释放未使用的缓存 torch.cuda.empty_cache() 另外,可以考虑使用混合精度训练(Mixed Precision Training),这可以显著减少 GPU 内存的使用。 使用梯度检查点:对于非常大的模型,可以考虑使用梯度检查点(Gradient Checkpointing...
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