但是通常情况下直接在cmd中输入nvidia-smi是没有用的，那该怎么办呢 找路径 一般的路径为：C:\Program...
1. 使用torch.cuda.max_memory_allocated和torch.cuda.reset_max_memory_allocated()函数 Pytorch提供了torch.cuda.max_memory_allocated函数来获取模型在GPU上的最大内存占用量。我们可以在模型训练完成后调用该函数来获取内存占用情况。同时,为了确保每次测试的内存占用独立性,我们可以使用torch.cuda.reset_max_memory_...
2.2 使用torch.cuda.max_memory_allocated 在训练过程中,你可能想知道 GPU 内存的峰值使用情况。可以使用torch.cuda.max_memory_allocated()函数记录最大分配的内存: # 记录训练前的最大内存torch.cuda.reset_peak_memory_stats()# 进行模型训练的代码...# 训练过程...# 训练后的最大内存max_memory_allocated=t...
mma,mr,mmr,ma_gappre_ma,pre_mma,pre_mr,pre_mmr=ma,mma,mr,mmrma=torch.cuda.memory_allocated()mma=torch.cuda.max_memory_allocated()mr=torch.cuda
在分析PyTorch的显存时候,一定要使用torch.cuda里的显存分析函数,我用的最多的是torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated(),前者可以精准地反馈当前进程中Torch.Tensor所占用的GPU显存,后者则可以告诉我们到调用函数为止所达到的最大的显存占用字节数。
pytorch显存管理PyTorch 使用缓存内存分配器来加速内存分配。允许在没有设备同步的情况下快速释放内存。但是,分配器管理的未使用内存仍将显示为好像在 nvidia-smi. 您可以使用memory_allocated() and max_memory_…
在pytorch中显存为缓存和变量分配的空间之和叫做reserved_memory,为变量分配的显存叫做memory_allocated,由此可知reserved_memory一定大于等于memory_allocated,但是pytorch获得总显存要比reserved_memory要大,pytorch获得的总显存空间为reserved_memory+PyTorch context。
returnend_memory - start_memory, end_max_memory - start_max_memory 调用该函数来测量out- place ReLU分配的内存: # setup the device device = torch.device('cuda:0'iftorch.cuda.is_availableelse"cpu") # call the function to measure allocated memory ...
GPU memory management.此外还可以使⽤ memory_allocated()和max_memory_allocated()观察显存占⽤，并使⽤ memory_cached()和 max_memory_cached()观察由缓存分配器管理的内存。以上这篇Pytorch释放显存占⽤⽅式就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
CUDA out of memory.Tried to allocate1.24 GiB (GPU0; 15.78 GiBtotal capacity; 10.34 GiBalready allocated; 435.50 MiBfree; 14.21 GiBreservedin total by PyTorch) Tried to allocate:指本次 malloc 时预计分配的 alloc_size; total capacity:由 cudaMemGetInfo 返回的 device 显存总量; ...