原因分析 对于CUDA的内存问题,那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 coo_matrix=sparse_matrix.to_sparse_coo()print(torch.cuda.memory_stats()) 输出结果: OrderedDict([('active.all.allocated', 24), ('active.all.current', 6...
对于CUDA的内存问题,那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况: 小锋学长生活大爆炸 2024/07/15 2310 PyTorch算法加速指南 pytorchhttps网络安全深度学习编程算法 原标题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch AI研习社
torch.cuda.memory_stats(device)是 Pytorch 官方提供的一个高阶 API,供用户查看当前进程更精细化的一些显存占用情况。使用起来比较繁琐且不直观,如果不是研究目的,一般情况下不推荐使用。 For more advanced users, we offer more comprehensive memory benchmarking viamemory_stats(). We also offer the capability...
1.2 查询当前GPU的显存使用情况 接下来,我们可以使用torch.cuda.memory_stats函数来查询当前GPU的显存使用情况。 # 查询当前GPU的显存使用情况memory_stats=torch.cuda.memory_stats()print(f"Allocated:{memory_stats['allocated_bytes.all.current']/(1024**3):.2f}GB")print(f"Cached:{memory_stats['cached_b...
和方法对于调优很有用memory_stats()。memory_summary()对于因“内存不足”而中止并显示大量非活动拆分块的工作负载,应将此选项用作最后的手段。 查看特定设备上 tensors 当前所占用的 GPU 显存(以字节bytes为单位)torch.cuda.memory_allocated(device=None) 查看特定设备上 tensors 最大所占用的 GPU 显存(以...
在PyTorch中,我们可以通过使用torch.utils.bottleneck.memory_stats()函数来查看模型的内存带宽使用情况。这个函数会返回一个字典,包含了当前PyTorch运行时使用的内存统计信息,包括内存分配、内存释放和内存泄漏等。 下面是一个使用torch.utils.bottleneck.memory_stats()函数查看内存带宽的示例代码: ...
如果你想获取所有 GPU 的内存使用情况,你可以使用 torch.cuda.memory_stats() 函数。这个函数返回一个字典,字典中的每个键是 GPU 的名称,每个值是该 GPU 的内存使用情况(以字节为单位)。 print(torch.cuda.memory_stats()) # 输出所有 GPU 的内存使用情况(以字节为单位) 你也可以使用 torch.cuda.max_memory...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - DISABLED test_host_memory_stats (__main__.TestCuda) · pytorch/pytorch@6cc3e69
总结与示例代码总结分析方法，示例代码中运用了部分分析工具，对每个操作前后显存变化进行断言。运行结果可拖入网页进行详细分析。通过代码复现关键论断，实现memory_stats()函数封装PyTorch高阶API。提供不同情况下的测试代码片段，验证机制结论。参考文档与研究资料提供进一步学习资源。如有错误，欢迎指正。
def memory_stats(device=None): """Returns a dictionary of NPU memory allocator statistics for a given device. The return value of this function is a dictionary of statistics, each of which is a non-negative integer. Core statistics: - ``"allocated.{all,large_pool,small_pool}.{curre...