但是通常情况下直接在cmd中输入nvidia-smi是没有用的，那该怎么办呢 找路径 一般的路径为：C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 添加环境变量 [在这里插入图片描述] 右击此电脑，点击高级系统设置 [在这里插入图片描述]
format( torch.cuda.max_memory_allocated(0) / 1e6, torch.cuda.max_memory_cached(0) / 1e6)) 2. 释放不再使用的GPU内存 有时候,即使你的模型或数据不再需要某些GPU内存,PyTorch也可能不会自动释放它们。你可以尝试使用以下代码来清理未使用的缓存,从而释放GPU内存: python # 清理未使用的缓存 torch....
这个包添加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量同样的功能,但是它使用GPU进计算。 CUDA semantics 中写了对CUDA 工作机制的更多细节先介绍关于cuda的几个基本的函数: 1、 torch.cuda.current_device() [S…
显存使用监控: 在使用GPU显存的关键代码段前后,使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.max_memory_allocated()等函数来监控显存的使用情况。这些函数可以帮助你了解代码在GPU上使用的显存量。 显存容量检查: 在关键代码段执行前,使用torch.cuda.get_device_properties()函数获取当前GPU设备的属性,包括总显存容...
torch.cuda.reset_max_memory_allocated(device=None)[source] 重置跟踪给定设备的张量占用的最大GPU内存的起始点。有关详细信息,请参见max_memory_assigned()。 参数 device (torch.device or int, optional)– 选定的设备。返回当前设备的统计信息,由current_device()给出,如果设备为None(缺省值)。
import torch 并检查是否可用的 cuda版本 python import torch torch.cuda.is_available() torch.__version__ 1. 2. 3. 4. CMD中: Anaconda Prompt 中: 二者是一致的。 此时:用pip install 方法安装了gpu版本的torch和torchvision,所以pip list 显示二者,但conda list 可能与之不一致,因为用的不是 conda in...
🚀 Feature Having multiple resettable torch.cuda.max_memory_allocated() counters Motivation With the help of torch.cuda's reset_max_memory_allocated and max_memory_allocated one can now measure peak memory usage. Which is very helpful. No...
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.max_memory_cached(device=None) torch.cuda.memory_allocated(device=None) torch.cuda.memory_cached(device=None) torch.cuda.reset_max_memory_allocated(device=None) torch.cuda.reset_max_memory_cached(device=None) torch.cuda.set_device(device) ...
optimizer.step() # 第一次增加8388608,第二次就不增不减了哦 print(torch.cuda.max_memory_allocated()) # = torch.memory_allocated + 8388608 第一次执行时,会为每一个参数初始化其优化器状态,对于这里的AdamW而言,每一个参数需要4*2=8个字节。 第二次开始,不会再额外分配显存。 显存开销: 第一次: ...