PyTorch提供了一个非常方便的函数torch.cuda.get_device_properties,可以获取当前GPU的属性,包括显存大小。我们可以通过以下代码获取显存大小: importtorch device=torch.device("cuda:0")properties=torch.cuda.get_device_properties(device)memory_total=properties.total_memory/(1024**3)# 转换为GBprint(f"Total Mem...
torch.cuda.empty_cache()# 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5,device=0)# 计算总内存total_memory=torch.cuda.get_device_properties(0).total_memoryprint("实际总内存:",round(total_memory/(1024*1024),1),"MB")# 尝试分配大量显存的操作try:# 使用...
在PyTorch中,我们可以使用如下代码获取GPU信息: importtorch defgpu_info() ->str: info ='' foridinrange(torch.cuda.device_count()): p = torch.cuda.get_device_properties(id) info +=f'CUDA:{id}({p.name},{p.total_memory / (1<<20):.0f}MiB)\n' returninfo[:-1] if__name__ =='...
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,可以查看每个GPU的内存使用情况: torch.cuda.memory_summary(verbose=True) 通过这些步骤,您可以使用PyTorch轻松查...
print('GPU name:', torch.cuda.get_device_name(i), 'Index:', i) 打印GPU的总内存和可用内存:print('Total memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory, 'Available memory:', torch.cuda.get_device_properties(i).total_memory - torch.cuda.memory_allocated(i)) 打印模型在GPU上...
total_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory print("实际总内存:", round(total_memory / (1024 * 1024), 1), "MB") # 尝试分配大量显存的操作 try: # 使用10%的显存: tmp_tensor = torch.empty(int(total_memory * 0.1), dtype=torch.int8, device='cuda:0') ...
cuda.get_device_properties(0).total_memory # 使用0.499的显存: tmp_tensor = torch.empty(int(total_memory * 0.499), dtype=torch.int8, device='cuda') # 清空该显存: del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() # 下面这句话会触发显存OOM错误,因为刚好触碰到了上限: torch.empty(total_memory // ...
device_count() 用途:返回系统中可用的 GPU 数量。 torch.cuda.current_device() 用途:返回当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:...
device = torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")ifdevice.type=="cuda":# 获取当前GPU名字gpu_name = torch.cuda.get_device_name(torch.cuda.current_device())# 获取当前GPU总显存props = torch.cuda.get_device_properties(device) ...
t = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory r = torch.cuda.memory_reserved(0) a = torch.cuda.memory_allocated(0) f = r-a # free inside reserved Python 绑定到 NVIDIA 可以为您提供整个 GPU 的信息(在这种情况下 0 表示第一个 GPU 设备): from pynvml import * nvmlInit() h =...