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()
🐛 Describe the bug The torch.cuda.device_count function utilizes a LRU cache of size 1, but because it has no arguments, underlying state changes in environment variables can cause an this function to report its cache value instead of th...
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("变量类型:", dummy_tensor_6.dtype)print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际分配给的...
device='cuda:2' dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1024/1024 = 360.0M memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024 memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024 print("第一阶段:") print("变量...
查看自己CUDA版本 官网通过命令安装pytorch 以下是正文: 方案一(本人验证成功): 通过本地whl文件的方式安装。 来到该网站:https://download.pytorch.org/whl/cu116 可以看到有torch、torchvision、torchaudio等。 进到torch,可以看到有各种版本的torch的whl文件,如:torch-1.13.0+cu116-cp37-cp37m-win_amd64.whl,...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:...
pytorch的显存释放机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存,类似于python的引用机制,当某一内存内的数据不再有任何变量引用时,这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意,当我们有一部分显存不再使用的时候,这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的,举个例子:...
torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() controZheng commented Jun 7, 2023 @controZheng , 你是不是清理的卡和位置不对,看下你用的是哪张卡,清理对应的卡,在predict函数后,return之前释放下。 def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): with torch.cuda.device('cuda:1'): torch...
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…