不会释放正在使用的显存:torch.cuda.empty_cache()只会清空缓存的显存,不会影响当前分配的显存。 可能带来小幅性能开销:频繁调用torch.cuda.empty_cache()可能会导致 PyTorch 失去对某些内存块的重用,因此建议根据实际需求使用,而不要在循环中过于频繁地调用。 不必要时不需调用:PyTorch 在正常使用时,自动管理显存。
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。
torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("第二阶段:")print("释放缓存后:","."*100)print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际分配给的...
这可通过调用torch.cuda.empty_cache()实现,该函数会释放缓存中的未使用内存。这一策略通常在不同模型或执行阶段转换时采用。然而,应谨慎使用此方法,因为释放缓存内存可能导致性能损失,特别是当后续操作需要立即重新分配大块内存时。 3、自定义CUDA内存分配器配置 环境变量如PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF允许开发者微调缓存分...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript...
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 = ...
为了清空显存缓冲区,PyTorch提供了一个名为.empty_cache()的函数。这个函数可以清除未使用的缓存,从而释放显存。使用方法如下: import torch # 执行一些计算操作... # 清空显存缓冲区 torch.cuda.empty_cache() 在这个例子中,我们首先导入PyTorch库。然后,我们执行一些计算操作。最后,我们调用torch.cuda.empty_cache...
使用torch.cuda.empty_cache()可以清理CUDA缓存,释放由缓存占用的GPU内存。 import torch torch.cuda.empty_cache() 注意:该方法只能清理CUDA缓存,不能清理CPU缓存。 使用LRU缓存:在某些情况下,我们可以使用torch.utils.checkpoint中的LRU缓存来减少模型大小和内存使用。通过将模型中的某些层移至LRU缓存,可以节省GPU...
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。
使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的显存。请注意,这不会删除变量,只是帮助 PyTorch 释放未使用的内存。示例如下: import torch # 在训练完成后 torch.cuda.empty_cache() 1. 2. 3. 4. 2. 删除模型和变量 确保你删除不再使用的模型、优化器或其他变量,并调用 Python 的垃圾回收: ...