打开一个代码编辑器(如 VSCode 或 PyCharm),然后创建一个新的 Python 文件,命名为cuda_config.py。 代码如下: importos# 设置 CUDA 内存分配配置# 这个配置是告诉 CUDA 如何处理内存分配,'max_split_size_mb' 表示最大分配的内存块大小os.environ['PYTHONCUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128'# 测试...
os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128' 1. 2. 3. 这将确保在当前 Python 进程中PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF变量被设置。 示例代码 下面是一个使用 PyTorch 的示例代码,再加上设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的部分。假设我们需要加载一个大型模型并在 GPU 上进行推理。 importosimporttorch...
从这样的操作模式可以认为Python是一个完全的基于对象(数据)的语言,而不像其它语言基于变量。 正是基于这种操作模式,Python中的数据类型特别强调可变类型和不可变类型。数字、浮点型、字符串等简单类型都是不可变类型,也被称为标量类型,其值是不可以变化的。同时,Python中的可以包含其它数据类型的容器类型,或者非标量...