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() # 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()是PyTorch 中用于清理 GPU 上缓存的内存的函数。这个函数不会影响 GPU 上存储的实际张量数据,只是释放了由缓存机制占用的内存。在深度学习模型的训练过程中,经常需要释放不再使用的 GPU 内存,以便进行后续的操作,而torch.cuda.empty_cache()提供了这种释放内存的途径。 1. 函数功能 torch....
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,...
在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会...
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...
end=time.perf_counter()returnend-startruns=100# 对方法1进行测试torch.cuda.empty_cache()time_einsum=benchmark(method_einsum,X,W,runs=runs)/runs# 对方法3进行测试torch.cuda.empty_cache()time_unsqueeze=benchmark(method_unsqueeze,X,W,runs=runs)/runs# 输出结果对比print("Method1 (einsum): Mean...
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?
4. 使用 torch.cuda.empty_cache() 函数时需要注意的事项 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...
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。