torch.cuda.memory_reserved():用于查看 GPU 上保留的内存总量(包括已分配和缓存的内存)。 torch.cuda.reset_max_memory_allocated():重置最大内存分配的记录,用于监控内存使用峰值。 总体来说,torch.cuda.empty_cache()是在训练过程中管理 GPU 内存的一个有用工具,但不应频繁使用,以避免潜在的性能开销。
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...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript 复制 try:output=model(input)except RuntimeErrorasexception:if"out of memory"instr(exception):print("WARNING: out of memory")ifhasattr(torch.cuda,'empty_cache'):torch.cuda.empty_cache()else:raise exception 测试的...
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
# 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 ...
torch.cuda.empty_cache() 上述命令可能要运行多次才会释放空间,我运行了大概5次吧 残留内存成功被释放 现在这里面GPU显存 = 基础配置(1001MiB) + y(918MiB) + x(忽略不计) 最后我们再来把y这部分释放掉 令y = 2,那么原来y所指的那部分显存空间就会变成unactivate,我们可以使用torch.cuda.empty_cache()把这...
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?
使用torch.cuda.memory_allocated() 可以看到当前Tensor占用的显存 使用torch.cuda.memory_reserved() 可以看到总共占用的显存 使用torch.cuda.empty_cache() 清空未使用的缓存,但是已经使用的是不能释放的 只有一种情况需要使用 torch.cuda.empty_cache(),就是当你想要释放缓存以便让其他人也可以一起使用当前显卡,否...
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 ...
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:device =torch.device...