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() 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...
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 ...
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...
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()把这部分空间释放掉 最终只剩下基础配置的GPU显存占用(这部分已经无法释放了) 四、torch.cuda.memory_summary()查看显存信息 使用print(torch.cuda.memory_summary())可以看到更多关于cuda显存的信息 五、写在最后 经...
# 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 CPU) when gpu b_input_ids, b_input_mask, b_labels = batch ...
torch.cuda.empty_cache() # 耗时较明显. 一般情况下, pytorch会自己视情况调用此函数 (或类似函数?) 只在较极端情况下, 才需要用这招 挤出一点continue block, 避免OOM, ref: discuss.pytorch.org/t/aAbout torch.cuda.empty_cache()discuss.pytorch.org/t/a 如果只用del batch_imgs, 还是会OOM. 所以要...
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,否则不需要调用这个方法。 这里用一个简单的例子解释一下缓存的概念: ...
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...
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...