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. PyTorch 打印显存占用 在PyTorch 中,我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()函数来打印显存占用情况。 importtorch# 打印已分配的显存allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated()print(f"Allocated Memory:{allocated_memory}bytes")# 打印保留的显存reserved_memory=torch.cuda...
Pytorch 内部有自己的缓存管理系统,能够加速显存分配。 使用torch.cuda.memory_allocated()可以看到当前Tensor占用的显存 使用torch.cuda.memory_reserved()可以看到总共占用的显存 使用torch.cuda.empty_cache()清空未使用的缓存,但是已经使用的是不能释放的 只有一种情况需要使用 torch.cuda.empty_cache(),就是当你想...
AI检测代码解析 # 监控GPU内存使用defprint_memory_usage():allocated=torch.cuda.memory_allocated()reserved=torch.cuda.memory_reserved()print(f"已分配内存:{allocated/(1024**2):.2f}MB")print(f"保留内存:{reserved/(1024**2):.2f}MB")# 在前向传播之前print_memory_usage()# 前向传播output=model(...
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...
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 ...
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。
void* ptr;// memory address boolallocated;// in-use flag Block* prev;// prev block if split from a larger allocation Block* next;// next block if split from a larger allocation intevent_count;// number of outstanding CUDA events
print('Model memory on GPU:', torch.cuda.memory_allocated(i) - torch.cuda.memory_cached(i)) 除了使用命令行工具外,我们还可以使用Python代码查看内存占用和GPU使用情况。在Python中,我们可以使用torch.cuda模块和psutil库来实现这一目标。下面是一段示例代码: import torch import psutil # 判断是否有可用的...