显存(GPU Memory)指的是图形处理器(GPU)内存,它是GPU用于存储模型参数、激活值以及中间计算结果的地方。显存的大小决定了我们能够训练多大规模的模型,以及能够同时处理多少数据。 PyTorch的显存管理 PyTorch提供了一些API来帮助管理显存,包括: torch.cuda.empty_cache(): 清空未使用的显存缓存。 with torch.no_grad()...
PyTorch 是否正确安装:确保没有安装旧版或者错误的库,您可以通过pip list | grep torch查看当前安装的版本。 CUDA 驱动程序:如果您希望使用 GPU 硬件加速,确保 CUDA 驱动程序已正确安装并且与 PyTorch 版本兼容。 Python 和依赖库版本:在某些情况下,不同的 Python 版本和相关依赖库(如 NumPy)可能会影响 PyTorch 的...