torch.cuda.empty_cache() 避免CPU到GPU的传输,反之亦然 # bad.cpu() .item() .numpy() 我看到大量使用.item()或.cpu()或.numpy()调用。这对于性能来说是非常糟糕的,因为每个调用都将数据从GPU传输到CPU,从而极大地降低了性能。 如果你试图清除附加的计算图,请使用....
请注意,在 PyTorch 中,ATen 操作符通常使用aten::empty来分配内存。例如,aten::ones实际上是由aten::empty后跟一个aten::fill_实现的。仅显示aten::empty操作符名称并没有太大帮助。在这种特殊情况下,它将显示为aten::ones (aten::empty)。如果事件发生在时间范围之外,则“分配时间”、“释放时间”和“持续时...
torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: importtorchimporttimeimportosimportfunctools#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"device='cuda:0'shape_= (4, 1024, 512, 512)#4GB#dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512...
2.5 模型移动 to_empty() 把模型parameter和buffers移动到指定device上(不保存其具体数值)。 cpu() / cuda() / xpu() 将模型的parameters和buffers移动到CPU/GPU 2.5 模型模式调整 train(mode=True) 将该模块设置为train训练模式。默认值:True。 eval() 将module设置为验证模式,会影响一些特定modules,如:Dropou...
empty_tensor = torch.empty(size) print(empty_tensor) torch.randn(size): 创建服从标准正态分布的张量 创建一个指定大小的张量,其中的元素值是从标准正态分布中随机抽取的。 import torch size = (2, 3) randn_tensor = torch.randn(size) print(randn_tensor) ...
torch.cuda.empty_cache() 也可以使用在命令行重置GPU的指令 nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id] 2 『Tensor处理』 张量的数据类型 PyTorch有9种CPU张量类型和9种GPU张量类型。 张量基本信息 tensor = torch.randn(3,4,5)print(tensor.type()) # 数据类型print(tensor....
a=torch.empty(3,3).uniform_(0,1)print(a) 输出如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 tensor([[0.0966,0.7385,0.6546],[0.4255,0.8294,0.8315],[0.8065,0.8228,0.6467]]) 现在我们把bernoulli()函数应用到张量上 代码语言:javascript ...
to(device) 调整显存分配:在训练深度学习模型时,需要合理分配显存,以免超出显卡的显存容量。可以使用PyTorch提供的torch.cuda.empty_cache()函数来清除已分配但未使用的显存,以确保充足的显存用于深度学习训练。总的来说,PyTorch支持显卡进行深度学习训练,可以大大提高计算速度和训练效率。然而,使用显卡时需要注意维护显卡...
torch.empty(),torch.zeros(),torch.full(),torch.ones(),torch.eye(),torch.randint(),torch.rand(),torch.randn() 5. 避免在CPU和GPU中传输数据 正如我在指导思想中提到的,我们希望尽可能地减少I/O。注意下面这些命令: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
to(device) # 清空显存缓冲区 torch.cuda.empty_cache() # 进行前向传播和反向传播 output = model(data) loss = torch.nn.MSELoss()(output, target) loss.backward() # 清空显存缓冲区 torch.cuda.empty_cache() # 进行另一轮前向传播和反向传播 output = model(data) loss = torch.nn.MSELoss()(...