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 找路...
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...
您可以使用memory_allocated() and max_memory_allocated()监控张量占用的内存,并使用memory_reserved() and max_memory_reserved()监控缓存分配器管理的内存总量。调用会从 PyTorchempty_cache() 释放所有未使用的缓存内存,以便其他 GPU 应用程序可以使用这些内存。但是,张量占用的 GPU 内存不会被释放,因此它不能...
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...
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。
(2) torch.cuda is all you need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。还有...
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 ...
🚀 Feature Having multiple resettable torch.cuda.max_memory_allocated() counters Motivation With the help of torch.cuda's reset_max_memory_allocated and max_memory_allocated one can now measure peak memory usage. Which is very helpful. No...
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。