torch.cuda.memory_allocated(device):已分配 Blocks 所占据的显存总量(简写 ma) torch.cuda.max_memory_allocated(device):从运行开始 ma 的峰值(简写 mma) torch.cuda.memory_reserved(device):已缓存 Segments 所占据的显存总量(简写 mr) torch.cuda.max_memory_reserved(device):从运行开始 mr 的峰值(简写 ...
max_memory_allocated(device=None) 用途:返回给定设备上已分配的最大内存总量。 torch.cuda.memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的缓存内存总量。 torch.cuda.max_memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的最大缓存内存总量。 torch.cuda.empty_cache() 用途:释放缓存的内存,以便其他进程可以...
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...
print(torch.cuda.memory_allocated()) # 再来一次~ loss = sum(linear2(linear1(inputs))) # shape = (1) # memory + 4194304 (512没了,因为loss的ref还在) print(torch.cuda.memory_allocated()) loss.backward() # memory - 4194304 print(torch.cuda.memory_allo...
start_max_memory = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024**2 start_memory = torch.cuda.memory_allocated() / 1024**2 # Call in-place or normal ReLU if inplace: F.relu_(t) else: output = F.relu(t) # Measure allocated memory after the call ...
可以在cmd中输入nvidia-smi，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...
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。
GPU内存管理:如果使用GPU进行计算,需要注意及时释放GPU内存。可以使用torch.cuda.empty_cache()手动清理GPU缓存,或使用torch.cuda.max_memory_allocated()检查内存使用情况。 总结起来,避免循环pytorch中的内存泄漏的关键是正确管理对象的引用、及时释放不再使用的内存、清理数据和模型参数,并合理使用GPU内存。同时,建议使...
在PyTorch中,显存是指显卡内存,用于存储训练过程中的张量和模型参数。在进行显存分析时,我们需要关注以下几个方面: 显存使用量:PyTorch会根据需要自动分配显存,但可能出现显存不足的情况。我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()查看当前已分配的显存数量,以及使用torch.cuda.max_memory()查看显卡最多能分配的显存...
reserved(0)) self.max_allocate = max(self.max_allocate, torch.cuda.memory_allocated(0)) ...