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。
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...
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] ...
empty_cache() 在这个示例中,我们在每个训练迭代结束后使用torch.cuda.empty_cache()方法来清理未使用的GPU内存。这样可以确保我们的深度学习项目在使用GPU时更加高效。三、注意事项虽然torch.cuda.empty_cache()方法可以帮助我们清理未使用的GPU内存,但是在使用时需要注意以下几点: 不要在需要使用GPU内存的操作之前...
使用显存优化库:有一些库可以帮助优化显存的使用,例如TensorBoard、PyTorch Lightning等。这些库可以提供更详细的显存使用报告,并帮助找到优化显存的方法。总之,清空显存缓冲区是PyTorch训练过程中的一个重要问题。通过使用.empty_cache()函数以及其他优化方法,可以有效地管理显存的使用量,提高训练速度和程序的稳定性。相关...