首先,我们需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。可以在Python代码中使用以下方式设置: importos os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="1" 1. 2. 步骤二:选择合适的值 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的值可以是以下几种选择: 0:默认值,PyTorch将尝试在每个CUDA操作之间释放内存。 1:PyTorch将尝试在每个CUDA内核...
PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 是PyTorch 中的一个环境变量,用于配置 CUDA 内存分配的行为。expandable_segments:true 是这个环境变量的一个选项,用于启用可扩展的内存段分配机制,这有助于减少内存碎片,降低内存峰值。 以下是设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:true 的步骤: 1. 设置环境变量 你可以通过以下...
参考步骤1,激活环境下的cmd,用conda create -n pytorch python=3.8命令创建一个名为pytorch的环境 创建好环境后用conda activate pytorch进入pytorch环境 OK,现在找到刚刚下载的包的路径,我这边是D:\torch_whl下 这边首先通过命令下载torchvision,pip install [touchvision你的whl完整名]可以看到第一个pillow2.5MB,还是...
安装完成后可以在自己电脑的这个位置找到安装目录。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 然后大家把Cudnn的内容解压 将解压好的这几个文件,全部复制粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0,用于替换。 一直点击继续就可以了啊。 3、配置torch环境 电脑Win+R启动cmd...