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...
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_...
torch.cuda.max_memory_allocated(): 返回历史最大分配的GPU内存,以字节为单位。 代码示例 下面是一个简单的代码示例,演示如何使用PyTorch查看GPU内存的使用情况: importtorch# 检查是否有可用的GPUiftorch.cuda.is_available():# 获取当前GPU设备device=torch.device('cuda')print(f'当前GPU设备:{torch.cuda.get_...
(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...
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。
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...
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...