优化PyTorch和CUDA的内存分配能够极大地提升性能。以下是一些优化参数的代码示例: importtorch# 设置CUDA内存预分配torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)# 释放未使用的内存torch.cuda.empty_cache()# 自定义CUDA分配器importctypes ctypes.CDLL('libcudart.so').cudaMalloc(1000*1000*1000) 1. 2. 3....
exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF='max_split_size_mb:128' 1. 这个命令将 max_split_size_mb 设置为 128MB,以控制 GPU 内存的分配。 如果你希望在 Python 中直接设置这个环境变量,可以使用以下代码: importos# 设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_...
PyTorch 提供了多种内存管理和优化工具,包括 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 环境变量,用于调整 CUDA 内存分配策略。 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 是一个环境变量,用于配置 PyTorch 的 CUDA 内存分配行为。通过调整这个环境变量的值,可以优化内存使用,减少内存碎片,从而避免 CUDA 内存不足的错误。 以下是一些常见的 PYTORCH_CUD...
Pull requests72 Discussions Actions Projects Security Insights Additional navigation options New issue Merged winglianmerged 2 commits intomainfrompytorch-cuda-alloc-conf Dec 17, 2024 +17−17 Conversation3Commits2Checks11Files changed5 Collaborator ...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"这告诉PyTorch分配器分配可以在将来扩展的块。但是,如果大小变化太大,它仍然可能无法解决问题。所以我们智能手动来进行优化,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用...
尝试分配8.00 GiB (GPU 0;15.90 GiB总容量;12.04 GiB已经分配;2.72 GiB空闲;12.27 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存,尝试设置max_split_size_mb请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档在这一点上,我想我唯一可以尝试的就是设置max_split_size_mb。 浏览248提问于2022-09-16得票数 5 ...
PyTorch 的官方文档表示,编译 API 在具有等于或高于 8.0 的计算能力的 GPU 上产生更好的结果。 以下代码片段显示了如何加载和启用 DenseNet121 模型进行训练: from torchvision import modelsdevice = "cuda" weights = models.DenseNet121_Weights.DEFAULT net = models.densenet121(weights=weights) net.to(device)...
See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 用翻译软件翻译了一下。 _VF返回。Einsum(方程,操作数)#类型:忽略[atr -defined] CUDA内存不足。try to allocate 968.00 MiB (GPU 0;8.00 GiB总容量;6.54 GiB已分 分享31 aidungeon吧 AlyxMS 有用电脑本地玩的吧友吗?在这分享一下经验...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True" 这告诉PyTorch分配器分配可以在将来扩展的块。但是,如果大小变化太大,它仍然可能无法解决问题。 所以我们智能手动来进行优化,那就是是使数据形状一致。这样分配器就更容易找到合适的数据块进行重用。 比如最简单的将数据填充到相同的大小。或者可以通过运行具有最大输...
步骤4:使用代码实现PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档 在这一步中,你将使用代码实现PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档中的内容。 首先,你需要导入PyTorch和相关的模块: importtorch# 导入其他所需模块 1. 2. 3. 然后,根据文档中的说明进行设置: # 设置CUDA的内存分配策略torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5)#...