第一步:打开 Windows 命令提示符 首先,我们需要打开 Windows 的命令提示符。可以通过以下方式来实现: 在桌面上找到“此电脑”或“文件资源管理器”图标,右键点击。 选择“打开终端”或者在搜索框中输入cmd,然后按回车。 第二步:设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量 在命令提示符中输入以下命令来设置环境变量。在...
self.ctx.push() self.input_image_path = input_image_path # Restore stream = self.stream context = self.context engine = self.engine host_inputs = self.host_inputs cuda_inputs = self.cuda_inputs host_outputs = self.host_outputs cuda_outputs = self.cuda_outputs bindings = self.bindings...
1. 解释pytorch_cuda_alloc_conf是什么及其作用 pytorch_cuda_alloc_conf是一个环境变量,用于配置PyTorch在使用CUDA进行GPU内存分配时的行为。通过合理设置该环境变量,开发者可以优化CUDA内存的使用,减少内存碎片,提高GPU内存的利用率,从而避免“out of memory”错误,提升模型训练的效率。 2. 列出pytorch_cuda_alloc_co...
其中,PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个重要的环境变量,它允许用户设置内存分配器的配置。 max_split_size_mb是PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF中的一个重要参数,它定义了当分配一块内存时,CUDA内存分配器可以将其拆分的最大大小(以MB为单位)。通过适当设置这个参数,可以减少显存碎片化的程度。 如何设置max_split_size_mb 在...
刚开始遇到这个问题,去百度搜了下,很多都是设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32,但是这个方案对于我的问题没有用,后又去了sam的官方github项目的issue板块,发现在设置推理参数时,将 points_per_batch设置为2即可,即SamAutomaticMaskGenerator(sam, points_per_batch=2). ...
说明之前僵尸进程没有清理。这个时候kill下即可：kill-93551238355179735522453554186 于是显存就很健康了：这个...
空闲内存最大策略:通过设置pytorch_cuda_alloc_conf=max_idle,PyTorch将优先使用最大的空闲内存块进行分配。这有助于减少内存碎片化,但可能牺牲了一些分配效率。 固定大小分配策略:通过设置pytorch_cuda_alloc_conf=fixed,PyTorch将尝试为所有张量分配固定大小的内存块。这有助于减少内存碎片化,但可能不适用于所有工作负...
最优设置策略:将max_split_size_mb设置为小于OOM发生时的显存请求大小最小值的最大整数值,就可以在保证跑大图的可行性的同时最大限度照顾性能。这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。
if os.getenv("PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF") is None: os.environ[ "PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF" ] = "expandable_segments:True,roundup_power2_divisions:16" Collaborator NanoCode012 Dec 13, 2024 I'm just reading about this: roundup_power2_divisions config. Is there a reason we're setting 16...
win10 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF设置环境变量 windows配置cuda环境变量,目录1、下载并安装CUDA2、安装cudnn3、环境变量配置4、CUDA的卸载1、下载并安装CUDA 查看自己电脑支持的cuda版本,或者选择自己需要的cuda版本安装。(本教程以cuda10.2