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
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...
PyTorch提供了一种简单的方法来查看GPU的内存使用情况,通过torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated()这两个函数我们可以实时查看当前已分配的GPU内存和历史最大分配的GPU内存。 torch.cuda.memory_allocated(): 返回当前已分配的GPU内存,以字节为单位。 torch.cuda.max_memory_allocated(): ...
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。
print(torch.cuda.memory_allocated() / torch.cuda.max_memory_allocated()) continue 2.使用memory-profiler装饰器自动逐行打印 memory-profilerpypi.org/project/memory-profiler/ 如何删除变量 大多数情况下靠删变量是没有用的。 del 变量 ## 光del不够,内存没有被释放,还要 torch.cuda.empty_cache() ...
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 ...
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...
已分配显存:通过torch.cuda.memory_allocated(device)查询,它返回已经直接分配给张量的显存总量。这部分显存是当前正在被Tensor对象使用的。 保留(预留)显存:通过torch.cuda.memory_reserved(device)查询,它包括了已分配显存以及一部分由PyTorch的CUDA内存分配器为了提高分配效率和减少CUDA操作所需时间而预留的显存。这部分...