使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:try:output = model(input)except RuntimeError as exception:...out of memory" in str(exception):print("WARNING: out of memory")if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
AI代码解释 # your code hereoutput=model(input)output=output.cpu()# move output to CPUdeloutput# delete the variabletorch.cuda.empty_cache()# clear the cache 如果你发现即使使用了torch.cuda.empty_cache(),GPU的显存仍然持续增长,那么可能是因为你的代码中存在其他的问题,例如你可能在某些地方忘记了删...
不会释放正在使用的显存:torch.cuda.empty_cache()只会清空缓存的显存,不会影响当前分配的显存。 可能带来小幅性能开销:频繁调用torch.cuda.empty_cache()可能会导致 PyTorch 失去对某些内存块的重用,因此建议根据实际需求使用,而不要在循环中过于频繁地调用。 不必要时不需调用:PyTorch 在正常使用时,自动管理显存。
# torch.cuda.empty_cache() # HUGE PERFORMANCE HIT HAPPENS HERE - after the first batch # i.e. when i > 0 # obviously tensor.to(device) uses torch.cuda.empty_cache() internally when needed # and it is inexplicably SLOW batch = tuple((device) for t in batch) # to GPU (or CPU) ...
torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: importtorchimporttimeimportosimportfunctools#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3"device='cuda:0'shape_= (4, 1024, 512, 512)#4GB#dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512...
autocast_mode.cpp 实现策略是 “ cache fp16 casts of fp32 model weights”。 2.2 GradScaler 类 torch.cuda.amp.GradScaler(init_scale=65536.0, growth_factor=2.0, backoff_factor=0.5, growth_interval=2000, enabled=True)用于动态 scale 梯度 +. init_scale: scale factor 的初始值 +. growth_factor:...
ModelScope像这种基于tensorflow的模型，处理完请求后显存满的，有没有像torch.cuda.empty_cache()能清除...
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: import torch import time import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:2' dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1024/1024 = ...
pip cache purge (这是在github上看到的一种解决方案,大致意思是:如果你之前通过pip安装过torch,那么下次安装时pip可能会调用之前旧的缓存。所以在安装前先清理一下pip缓存。不确定问题是不是出在这一步,运行一下也无所谓。) pip3 install D:\torch-1.13.0+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl ...
随着提问的问题的增多,GPU内存占用也会增加,内存会溢出,有没有办法,每次推理完成后,释放下内存,我使用torch.cuda.empty_cache()不起作用。 Solutions 怎么修改代码,可以在推理内存满了后,释放下内存,继续推理 Additional context No response 要同时清空history才行吧,要不下次推理会把历史对话带上,依然OOM ...