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 找路径 一般的路径为：C:\Program...
4. 监控CUDA内存使用情况 在训练期间,监控内存使用情况非常重要,可以通过以下方法实现: # 显示当前已分配和总内存allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated()reserved_memory=torch.cuda.memory_reserved()print(f"已分配内存:{allocated_memory/(1024**2)}MB")print(f"总预留内存:{reserved_memory/(1024**2)...
PyTorch提供了内置函数如torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()用于监控当前GPU内存状态。示例代码如下: import torchprint(f"Allocated Memory: {torch.cuda.memory_allocated() / (1024 ** 2):.2f} MB")print(f"Reserv...
内存allocated_memory=torch.cuda.memory_allocated(device)/1024**3# 转换为GBprint(f"Current memory allocated on device:{allocated_memory:.2f}GB")# 查看最大已分配内存max_memory_allocated=torch.cuda.max_memory_allocated(device)/1024**3print(f"Max memory allocated on device:{max_memory_allocated:...
memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("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实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际分配给的缓存", memory_...
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。
在PyTorch中,显存是指显卡内存,用于存储训练过程中的张量和模型参数。在进行显存分析时,我们需要关注以下几个方面: 显存使用量:PyTorch会根据需要自动分配显存,但可能出现显存不足的情况。我们可以使用torch.cuda.memory_allocated()查看当前已分配的显存数量,以及使用torch.cuda.max_memory()查看显卡最多能分配的显存...
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...
print(torch.cuda.memory_allocated() / torch.cuda.max_memory_allocated()) continue 2.使用memory-profiler装饰器自动逐行打印 memory-profilerpypi.org/project/memory-profiler/ 如何删除变量 大多数情况下靠删变量是没有用的。 del 变量 ## 光del不够,内存没有被释放,还要 torch.cuda.empty_cache() ...
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 m...