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_...
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(注意是只包括torch.Tensor),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。 还有像torch...
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。
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(注意是只包括torch.Tensor),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。还有像torch...
cuda.max_memory_cached() print(f"Max Cached CPU Memory: {cpu_memory / (1024 ** 2)} MB") 上述示例中,我们首先使用torch.cuda.memory_allocated()函数查看当前GPU内存占用情况,并将其转换为MB单位进行输出。然后,使用torch.cuda.max_memory_cached()函数查看当前CPU缓存内存占用情况,同样将其转换为MB单位...
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 ...
void* ptr;// memory address boolallocated;// in-use flag Block* prev;// prev block if split from a larger allocation Block* next;// next block if split from a larger allocation intevent_count;// number of outstanding CUDA events
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。