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。
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...
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。
torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024 memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024 print("第三阶段:") print("删除变量后释放缓存后:", "."*100) print("变量实际占用内存空间:", 0, "M") print("GPU实际...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。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...
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...
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。
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: AI检测代码解析...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/...
一、释放CUDA内存 在PyTorch中,释放CUDA内存主要涉及到两个方面:释放不再使用的张量(tensor)和清理缓存。 释放不再使用的张量 在PyTorch中,当你创建一个张量并将其移动到GPU上时,该张量会占用GPU内存。为了释放这部分内存,你可以使用del关键字删除不再需要的张量,或者使用torch.cuda.empty_cache()函数来清理未使用...