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....
这两部分应该是指的相同显存空间,因为这两个部分都是显示4G空间,总共6G空间。 可以看到单独执行:torch.cuda.empty_cache() 并没有释放显存,还是4775MB,但是执行: del dummy_tensor_6 torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: importtorchimporttimeimportosimportfunctools#os.environ["CU...
解决方法是避免频繁分配和取消分配 GPU 内存,并尽可能保留和重用现有分配。 谢谢,所以我的直觉是对的 - 我无法避免取消分配,因为 GPU 在第一轮后已满,并且 .to(device) 进行了取消分配或empty_cache()内部。所以我想这是弄脏我的手的编码时间 - 跟踪 GPU 是否空闲或empty_cache()正在进行中,并在empty_cache(...
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 = 3...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:try:output = model(input)except RuntimeError as exception:...out of memory" in str(exception):print("WARNING: out of ...
在PyTorch中清除Cuda内存可以使用torch.cuda.empty_cache()函数。该函数用于清除PyTorch在GPU上分配的缓存,从而释放内存。当使用PyTorch进行大规模的深度学习模型训练时,经常会出现GPU内存不足的情况,此时可以使用empty_cache()函数来释放一部分内存,以便继续训练或进行其他计算任务。
empty_cache() 清理缓存 torch.cuda.empty_cache()函数能够清理PyTorch不再需要的缓存内存,但并不会释放由张量占用的内存。 二、扩展CUDA内存 扩展CUDA内存通常意味着增加GPU内存的使用量。然而,由于GPU内存有限,因此需要采取一些策略来合理利用内存。 减小批量大小:减小批量大小可以减少每次迭代时需要的GPU内存量,但...
torch.cuda.empty_cache() # 耗时较明显. 一般情况下, pytorch会自己视情况调用此函数 (或类似函数?) 只在较极端情况下, 才需要用这招 挤出一点continue block, 避免OOM, ref: discuss.pytorch.org/t/aAbout torch.cuda.empty_cache()discuss.pytorch.org/t/a 如果只用del batch_imgs, 还是会OOM. 所以要...
dummy_tensor_2 = dummy_tensor_2.cpu()# 这里虽然将上面的显存释放了,但是我们通过Nvidia-smi命令看到显存依然在占用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。
但是有的时候你明确知道这个变量没用了并且用del删除了这个变量的话，使用这个可以触发回收一部分显存，...