memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("第二阶段:")print("释放缓存后:","."*100)print("变量实际占用内存空间:", 2*120*3*512*512*4/1024/1024,"M")print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"...
可以看到单独执行:torch.cuda.empty_cache() 并没有释放显存,还是4775MB,但是执行: del dummy_tensor_6 torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: import torch import time import os import functools #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:0' shape_ = (4,...
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。
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:...
这个问题在不同的运行环境下有不同的解决方案。 一种可行的解决方案:在代码中设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量后,调用torch.cuda.device_count.cache_clear(),例如: importos os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="1"importtorch torch.cuda.device_count.cache_clear()...
# 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(t.to(device) for t in batch) # to GPU (or ...
但是有的时候你明确知道这个变量没用了并且用del删除了这个变量的话，使用这个可以触发回收一部分显存，...
问题起源这导致cuda out of memory: for循环里有infer_a_video(), 它会调用model(a_clip) 而且: from timm.data import create_loader create_loader( ...此处省略 use_prefetcher = True ...此处省略 )use_prefet…
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 dizhenx commented May 30, 2023 怎么会不起作用,可能是你修改的位置错...
# 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除一些不再需...