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...
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...
其实就是手动触发垃圾回收机制，回收没有被引用的对象占用的显存，大部分情况下没啥用，因为在函数运行结...
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。
torch清空gpu0的现存 torch.cuda.empty_cache 【问题标题】:Torch.cuda.empty_cache() very very slow performanceTorch.cuda.empty_cache() 性能非常非常慢 【发布时间】:2021-05-24 22:03:57 【问题描述】: 当我在单个 GPU 上执行推理批处理循环时,我遇到了性能非常慢的问题。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - torch.cuda.empty_cache() doesn't work correctly for the first instance of nn.Module set to cuda (and a potential method to deal with that). · pytorch/pytorch@ac3e2cb
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()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 ...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。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...