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
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...
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
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...
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...
(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 ...
reserved(0)) self.max_allocate = max(self.max_allocate, torch.cuda.memory_allocated(0)) ...
🚀 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...