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
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()# 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。
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@cbda8be
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...
# 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((device) for t in batch) # to GPU (or 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-smi中显示罢了。
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...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下：说明： 1、# Time: 180526 1:06...
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 = ...