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....
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()函数来清空显存缓冲区。除了使用.empty_cache()函数之外,还有一些其他方法可以减少显存的使用: 使用更小的batch size:减小batch size可以减少每次训练迭代所需的显存量。但是,这可能会影响模型训练...
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...
在上述案例中,我们首先定义了一个简单的深度学习模型,并将模型和数据移到GPU上。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...
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 = ...
torch.cuda.empty_cache() # 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 官方解释: 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] ...
pytorch的显存释放机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:...
C10_CUDA_API void emptyCache(); C10_CUDA_API void cacheInfo 对外的函数主要工作是调用caching_allocator的相关函数;caching_allocator是一个在源码内部定义的THCCachingAllocator实例。 3 代码抽取与运行 要测试显存管理机制,我们需要将代码进行简化,剔除一些依赖代码,将一些公共的代码进行替换。主要是保证DeviceCaching...
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...
1. 使用torch.cuda.empty_cache() 在PyTorch中,我们可以使用torch.cuda.empty_cache()方法来手动清理GPU上的内存。这个方法会释放未使用的缓冲区,帮助减少内存使用量。 importtorch# 创建张量x=torch.randn(1000,1000).cuda()y=torch.randn(1000,1000).cuda()# 清理内存torch.cuda.empty_cache() ...