torch.cuda.empty_cache()是PyTorch 中用于清理 GPU 上缓存的内存的函数。这个函数不会影响 GPU 上存储的实际张量数据,只是释放了由缓存机制占用的内存。在深度学习模型的训练过程中,经常需要释放不再使用的 GPU 内存,以便进行后续的操作,而torch.cuda.empty_cache()提供了这种释放内存的途径。 1. 函数功能 torch....
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。
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 = 3...
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...
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。
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...
释放缓存分配器中当前持有的所有未占用的缓存内存,以便它们可以在其他GPU应用程序中使用并在nvidia-smi中可见。empty_cache()不会增加Pytorch可用的GPU内存量。但是,在某些情况下,它可能有助于减少GPU内存的碎片。[2] 3.测试时或者获取某个张量时忘记设置with torch.no_grad() ...
然后,我们在进行前向传播和反向传播之前、之后分别调用torch.cuda.empty_cache()函数清空显存缓冲区。通过这种方式,我们可以确保在每次训练迭代中都有足够的显存空间来存储模型训练所需的数据和中间结果。本文总结了Pytorch中使用清空显存缓冲区的方法来解决显存使用率过高的问题。通过管理模型的批量大小和使用torch.cuda....
在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.empty_cache()函数来清理CPU缓存。这个函数会释放没有被占用的缓存,使得其他计算可以更好地利用CPU缓存。 以下是一个示例代码,演示如何在PyTorch中清理CPU缓存: pythonCopy codeimporttorch# 创建大量的Tensor对象data=torch.randn(1000,1000,1000)# 进行计算...# 清理CPU缓存torch...