步骤2:设置环境变量 在设置环境变量之前,首先要明确希望如何配置内存。例如,你可能希望设置最大内存分配为 80% 的 GPU 内存。可以通过以下命令在终端设置环境变量: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 这里的max_split_size_mb是一个参数,它设置了在每次分配内存时的最大切分大小为 128...
这将把PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的值设置为"1",启用GPU内存的缓存机制。 重启PyTorch的运行环境 为了使设置生效,我们需要重启PyTorch的运行环境。具体步骤如下: 关闭所有正在运行的PyTorch程序。 重新启动你的PyTorch环境。 验证设置结果 为了验证PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的设置是否生效,我们可以执行以下代码: importtorchp...
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...
最优设置策略:将max_split_size_mb设置为小于OOM发生时的显存请求大小最小值的最大整数值,就可以在保证跑大图的可行性的同时最大限度照顾性能。这里请求是3.95GB所以可以设置为3950MB。 所以对于显存碎片化引起的CUDA OOM,解决方法是将PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的max_split_size_mb设为较小值。 setPYTORCH_CUDA_ALL...
根据网上设置过PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb参数没效果,0 bytes free依旧报剩余0内存 后来降低pytorch版本为Torch 1.13.1(CUDA11.7)+xFormers0.016就行了,可以在A启动器.exe的管理高级选项-》环境维护安装 大概原因就是pytorch版本高占用内存大,要6g起步,我的显卡是4G的所以只能用低版本的。
根据网上设置过PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF max_split_size_mb参数没效果,0 bytes free依旧报剩余0内存 后来降低pytorch版本为Torch 1.13.1(CUDA11.7)+xFormers0.016就行了,可以在A启动器.exe的管理高级选项-》环境维护安装 大概原因就是pytorch版本高占用内存大,要6g起步,我的显卡是4G的所以只能用低版本的。
接下来,我们需要设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。这个变量可以在代码中设置,也可以在命令行中设置。 方法一:通过命令行设置 在终端中运行以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:128" 1. 注解: 这里的max_split_size_mb指定了每次 CUDA 内存分配的最大尺寸,这里设为 128MB,你可以根...
1. 设置环境变量 在Python 脚本中设置环境变量可以使用os模块。以下代码示例展示了如何设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF: importos# 设置 PyTorch CUDA 内存分配配置os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']='max_split_size_mb:128'# 这里设置最大的分割大小为128MB ...
步骤一:设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量 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: ...
设置参数PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 目录 一、下载安装方式 二、页面操作说明: 1.添加线程组 2.在线程组中添加取样器Sampler 3.添加监听器 4.添加Http Cookie管理器 5.Jmeter参数化(三种方式) 6.同步定时器(集合点) 7.正则表达式提取器 8.Json提取器