步骤1: 确认 PyTorch 环境 首先,你需要确认你的 PyTorch 环境已经安装完毕并且支持 CUDA。可以利用以下命令检查: importtorch# 检查 PyTorch 是否支持 CUDAiftorch.cuda.is_available():print("CUDA is available!")print("CUDA version: ",torch.version.cuda)else:print("CUDA is not available. Please check y...
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...
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。
最后一步是验证我们的设置是否生效。可以用如下代码验证: importos# 输出当前设置的PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF值print(os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF']) 1. 2. 3. 4. 这将输出当前的内存分配配置。 关系图示例 在理解这些步骤的过程中,我们可以用ER图来概述各个组件之间的关系: ...
在开始设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF之前,我们首先需要了解这个环境变量的作用和可选的值。 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF是一个环境变量,用于配置PyTorch的GPU内存分配方式。 它有两个可选的值:"0"和"1"。 "0"表示PyTorch默认的内存分配方式,即每个操作都会申请和释放GPU内存。
你可以通过在终端中输入以下命令来设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF环境变量。具体命令取决于你想要配置的内容。例如,如果你想要设置最大 GPU 内存分配为 2GB,使用以下命令: exportPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="max_split_size_mb:2" 1. 此命令的意思是将 CUDA 内存分配的最大分割大小设为 2MB。注意,这条命令只会在当...
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: ...