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() 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...
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。
可以看到单独执行:torch.cuda.empty_cache() 并没有释放显存,还是4775MB,但是执行: del dummy_tensor_6 torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: import torch import time import os import functools #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:0' shape_ = (4,...
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...
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...
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。
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: AI检测代码解析...
每次验证完加上这句torch.cuda.empty_cache()如果训练完没有足够的显存用来验证，也可以加这句；验证的...
使用torch.cuda.empty_cache():PyTorch会缓存已分配的GPU内存,以便后续操作可以更快地获取内存。但在某些情况下,手动清空缓存可以释放未使用的内存。 及时删除不再使用的变量:使用del语句删除不再需要的变量,并调用torch.gc.collect()来触发Python的垃圾回收机制。 减少临时变量:尽量减少中间变量的使用,特别是在GPU上...