最终只剩下基础配置的GPU显存占用(这部分已经无法释放了) 四、torch.cuda.memory_summary()查看显存信息 使用print(torch.cuda.memory_summary())可以看到更多关于cuda显存的信息 五、写在最后 经过上面的摸索,我感觉这部分内容跟操作系统的内存管理有点像,所以说计算机的那几门基础课真的很重要,大家都要好好学一...
device="cuda:0"data=[]for_inrange(4*1024*1024*2): data.append(torch.randn(1, device=device))#tensor_ = torch.randn(1*256*1024*1024, device=device)#for _ in range(1*256*1024*1024):#data.append(torch.randn(1, device=device))print(torch.cuda.memory_summary()) time.sleep(60000) ...
使用torch.cuda.empty_cache()函数清除已缓存的GPU内存。这将确保准确反映当前的GPU内存使用情况: torch.cuda.empty_cache() 使用torch.cuda.get_device_properties()函数获取设备属性,这将提供有关GPU的详细信息: device_properties = torch.cuda.get_device_properties() 通过调用torch.cuda.memory_summary()函数,可...
TAO v5.5.0 Submit Search Submit Search NVIDIA Docs Hub NVIDIA TAO TAO v5.5.0 PyTorch PyTorchThis section outlines the computer-vision training and finetuning pipelines that are implemented with the PyTorch Deep Learning Framework. The source code for these networks are hosted on GitHub. Metric ...
在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.memory_summary()函数来查看GPU内存的使用情况。这个函数会返回一个字符串,其中包含了当前GPU内存的使用情况,包括已分配的内存、剩余的内存、最大的内存以及已经释放的内存。这个函数对于监控和调试GPU内存问题非常有用。下面是一个简单的例子: import torch # 分配一些GPU内存 x ...
1. CUDA 上下文 PyTorch会在第一次cuda操作创建 CUDA 上下文,占用的大小和 CUDA 版本、硬件设备有关。 例如:V100,CUDA10.1上,CUDA 上下文共占用1053MB 2.PyTorch 缓存管理 Pytorch 内部有自己的缓存管理系统,能够加速显存分配。 使用torch.cuda.memory_allocated()可以看到当前Tensor占用的显存 ...
# c.device is device(type='cuda', index=1) z = x + y # z.device is device(type='cuda', index=0) # even within a context, you can specify the device # (or give a GPU index to the .cuda call) d = torch.randn(2, device=cuda2) ...
device = "cuda:0" tensor_ = torch.randn(4*256*1024*1024, device=device) print(torch.cuda.memory_summary()) time.sleep(60000) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 可以成功运行: 说明当前显卡可以成功分配4G显存,5G显存则不够分配。 执行大量的小显存分配: ...
torch.cuda.empty_cache()print(cuda.memory_summary()) time.sleep(60) 发现显存不够用了,也就是说保存y.grad后整体显存已经快达到5.9GB了,于是相同代码再Titan上运行: 发现总显存: 运行结果: === 给出参考文章中给出的分析图: 一个个人体会就是如果是在多人使用共享...
使用PyTorch的内存管理工具:PyTorch提供了一些内存管理工具,如torch.cuda.memory_summary()和torch.cuda.reset_max_memory_allocated()等。可以使用这些工具来监测和管理GPU内存的使用情况。 优化模型和训练过程:通过优化模型结构、减少参数数量、使用更高效的算法等方式,可以减少GPU内存的使用,从而减少内存泄漏的风险。