不会释放正在使用的显存:torch.cuda.empty_cache()只会清空缓存的显存,不会影响当前分配的显存。 可能带来小幅性能开销:频繁调用torch.cuda.empty_cache()可能会导致 PyTorch 失去对某些内存块的重用,因此建议根据实际需求使用,而不要在循环中过于频繁地调用。 不必要时不需调用:PyTorch 在正常使用时,自动管理显存。
torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("第一阶段:")print("变量类型:", dummy_tensor_6.dtype)print("变量实际占用内存空间:", functools.reduce(lambdax, y: x*y, shape_)*4/1024/1024,"M")print("GPU实...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript 复制 try:output=model(input)except RuntimeErrorasexception:if"out of memory"instr(exception):print("WARNING: out of memory")ifhasattr(torch.cuda,'empty_cache'):torch.cuda.empty_cache()else:raise exception 测试的...
这可通过调用torch.cuda.empty_cache()实现,该函数会释放缓存中的未使用内存。这一策略通常在不同模型或执行阶段转换时采用。然而,应谨慎使用此方法,因为释放缓存内存可能导致性能损失,特别是当后续操作需要立即重新分配大块内存时。 3、自定义CUDA内存分配器配置...
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: import torch import time import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:2' dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1024/1024 = ...
为了清空显存缓冲区,PyTorch提供了一个名为.empty_cache()的函数。这个函数可以清除未使用的缓存,从而释放显存。使用方法如下: import torch # 执行一些计算操作... # 清空显存缓冲区 torch.cuda.empty_cache() 在这个例子中,我们首先导入PyTorch库。然后,我们执行一些计算操作。最后,我们调用torch.cuda.empty_cache...
torch.cuda.empty_cache() 注意:该方法只能清理CUDA缓存,不能清理CPU缓存。 使用LRU缓存:在某些情况下,我们可以使用torch.utils.checkpoint中的LRU缓存来减少模型大小和内存使用。通过将模型中的某些层移至LRU缓存,可以节省GPU内存。 import torch.utils.checkpoint as checkpoint model = ... # 你的模型 model = ...
dummy_tensor_2 = dummy_tensor_2.cpu()# 这里虽然将上面的显存释放了,但是我们通过Nvidia-smi命令看到显存依然在占用torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的显存。请注意,这不会删除变量,只是帮助 PyTorch 释放未使用的内存。示例如下: import torch # 在训练完成后 torch.cuda.empty_cache() 1. 2. 3. 4. 2. 删除模型和变量 确保你删除不再使用的模型、优化器或其他变量,并调用 Python 的垃圾回收: ...