因为Pytorch的机制是使用缓存分配器来管理缓存分配的(因为这样速度快), 但是在缓存分配器的机制下,一个Tensor就算被释放了,进程也不会把空闲出来的显存还给GPU,而是等待下一个Tensor来填入这一片被释放的空间(即只要一个Tensor对象在后续不会再被使用,那么PyTorch就会自动回收该Tensor所占用的显存,并以缓冲区的形式...
4.结果预览 通过命令查看,显存已经被释放了: 自然就可以运行新的模型训练脚本了!
优化代码或算法：如果你在使用Stable Diffusion或其他深度学习模型时遇到显存不足的问题，可以尝试优化代码...
释放CUDA缓存：在某些情况下，即使您释放了PyTorch张量，CUDA缓存也可能仍然占用显存。您可以使用torch.cuda...
发现一个提升显存有趣..可以看到,适用的SDXL的8G显存设置后,webui似乎是把大模型存到了内存条里面,这样似乎释放了很多的显存,这些显存试了一下,能跑更大的图片一次性跑4张1024的图片情况下,似乎只比原来慢了十秒左右,属于可以接受的范围
系统资源不足:确保您的系统具有足够的CPU、内存和显存资源,以满足stablediffusion的要求。 其他应用程序占用显卡资源:如果其他应用程序正在占用显卡资源,stablediffusion将无法充分利用显卡。因此,在运行stablediffusion之前,请关闭其他占用显卡资源的应用程序,如浏览器、媒体播放器等。
MultiDiffusion有个“释放显存”按钮,你点一下,可以看到释放出多少显存,但有些情况下的爆显存是释放不了的,只能重启cmd 2楼2023-05-25 11:08 回复 金拱门上校 初级粉丝 1 爆显存只能调参数,重启控制台照样爆。但不同版本对显存需求有影响,遇到过同样设置图生图新版反而爆显存的情况。 来自Android客户端3楼20...
清理无用变量:在代码中定期释放不再需要的变量和对象,以释放GPU内存。在PyTorch中,你可以使用del语句或gc.collect()来手动清除不再使用的变量。 使用显存优化工具:一些工具可以帮助你监控和管理GPU显存的使用,例如NVIDIA的Nsight和torchsummary库。这些工具可以帮助你识别导致内存溢出问题的代码段,并提供优化建议。总结:...
在使用过程之前,还需要一些小设置,首先是引擎选到GPU上,现在AMD可以直接使用DirectML进行AI图像生成,选自己的显卡即可。显存优化根据自己显卡的显存来判断,一般选择8G优化会比较快,其他的就不用更改,一键启动即可开始AI绘画 可以看到生成过程中,显卡实际上使用最多就是自己的张量核心,不过可惜的是目前DirectML并不能获取...
使用完成后记得点击【卸载显存中所有反推模型】(3)卸载模型释放显存。 ControlNet【Control Model - 0】(1)放线稿图(2),勾选【启用】(3),勾选【Pixel Perfect】(4)。预处理器为lineart standard(5),模型为lineart anime(6)。 (如果创造者下载的是秋叶大佬的整合包,那么有可能没有ControlNet1.1可用的lineart...