12、torch.cuda.max_memory_allocated(device=None)[SOURCE] Returns the maximum GPU memory occupied by tensors in bytes for a given device. By default, this returns the peak allocated memory since the beginning of this program.reset_max_memory_allocated()can be used to reset the starting point ...
torch.cuda.max_memory_allocated(device=None) 用途:返回给定设备上已分配的最大内存总量。 torch.cuda.memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的缓存内存总量。 torch.cuda.max_memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的最大缓存内存总量。 torch.cuda.empty_cache() 用途:释放缓存的内存,以便...
可以在cmd中输入nvidia-smi，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...
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.deviceorint, 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)。 注意 有关GPU...
安装好GPU版本的 torch 后,只要 torch.cuda.is_available() 是Ture ,就可以在GPU运行代码了”: 设置device='cuda' 将model 放到 gpu 上model.to(device) 将label和data 放到 gpu 上label.to(device),data.to(device) # 设置 device='cuda' device = 'cuda' ...
torch.cuda.max_memory_allocated(device=None) 返回给定设备张量占用的最大GPU内存(以字节为单位)。默认情况下,这将返回自该程序开始以来分配的内存峰值。reset_max_memory_assigned()可用于重置跟踪此指标的起始点。例如,这两个函数可以测量训练循环中每个迭代的分配内存使用量峰值。
torch.cuda.empty_cache() 此外,确保你的代码中没有任何显存泄漏。例如,使用 del 语句删除不再需要的变量,并调用 torch.cuda.memory_reserved() 和torch.cuda.memory_allocated() 来检查显存是否确实被释放。 4. 尝试使用16位精度训练(如果适用) 使用半精度(16位)浮点数进行训练可以显著减少显存使用,但可能会牺...
🐛 Bug The manpage https://pytorch.org/docs/stable/cuda.html#torch.cuda.memory_allocated advertises that it's possible to pass an int argument but it doesn't work. And even if I create a device argument it doesn't work correctly in multi-...
torch.cuda.max_memory_allocated(device=None)[source] Returns the maximum GPU memory usage by tensors in bytes for a given device. Parameters: device (torch.device or int, optional)– selected device. Returns statistic for the current device, given by current_device(), if device is None (...
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...