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
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 ...
dummy_tensor_4=dummy_tensor_4.cpu()dummy_tensor_2=dummy_tensor_2.cpu()# 这里虽然将上面的显存释放了,但是我们通过Nvidia-smi命令看到显存依然在占用 torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-...
torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) 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("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际分配给的...
torch.cuda.empty_cache() 是PyTorch 中的一个函数,用于清理 GPU 上的缓存内存。在 PyTorch 中,GPU 内存的管理是自动进行的,但在某些情况下,可能会积累一些未使用的缓存内存,这可以通过调用 torch.cuda.empty_cache() 来手动释放。 2. 详述 torch.cuda.empty_cache() 函数的作用和重要性 作用:torch.cuda.emp...
# 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) when gpu b_input_ids, b_input_mask, b_labels = batch ...
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 = ...
You Only Cache Once:YOCO 基于Decoder-Decoder 的一个新的大语言模型架构 这是微软再5月刚刚发布的一篇论文提出了一种解码器-解码器架构YOCO,因为只缓存一次KV对,所以可以大量的节省内存。 以前的模型都是通过缓存先前计算的键/值向量,可以在当前生成步骤中重用… deeph...发表于deeph... redis的zset有多牛?
dummy_tensor_2 = dummy_tensor_2.cpu()# 这里虽然将上面的显存释放了,但是我们通过Nvidia-smi命令看到显存依然在占用torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
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...