遇到torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. tried to allocate 784.00 MiB 这类错误时,通常意味着你的GPU显存不足以满足当前任务的内存需求。以下是一些解决此类问题的策略,按照从简单到复杂的顺序排列: 1. 分析CUDA内存溢出的原因 CUDA内存溢出通常发生在尝试将大量数据加载到GPU上时。
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...
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,包括总显存容量。
cuda.memory_allocated()) linear2 = torch.nn.Linear(1024, 1, bias=False).cuda() # + (1024*1*4) print(torch.cuda.memory_allocated()) # 输入定义 inputs = torch.ones((1024, 1024), dtype=torch.float32).cuda() # + (1024*1024*4) print(torch.cuda.memory_allocated()) # 前向传播 ...
memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("第一阶段:")print("变量类型:", dummy_tensor_4.dtype)print("变量实际占用内存空间:", 2*120*3*512*512*4/1024/1024,"M")print("GPU实际分配给的可用内存", memory...
memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024 memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024 print("第二阶段:") print("释放缓存后:", "."*100) print("变量实际占用内存空间:", 120*3*512*512*4/1024/1024, "M") ...
self.assertTrue(memory_allocated(0)>current_alloc[0]) self.assertTrue(all(memory_allocated(torch.cuda.device(idx))==current_alloc[idx]foridxinrange(1,device_count))) classTestCudaComm(TestCase): def_test_broadcast(self,input): ifnotTEST_MULTIGPU: ...
torch.cuda.memory_allocated(device=None)[source] 返回给定设备的张量占用的当前GPU内存(以字节为单位)。 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)。 注意 这可能比nvidia-smi中显示的要少,因为缓存分配器可以保存一些...
torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.31 GiB. GPU 0 has a total capacity of 16.00 GiB of which 1.86 GiB is free. Process 578994 has 14.14 GiB memory in use. Of the allocated memory 9.24 GiB is allocated by PyTorch, and 3.97 GiB is reserved by PyTorch but ...
1. CUDA 上下文 PyTorch会在第一次cuda操作创建 CUDA 上下文,占用的大小和 CUDA 版本、硬件设备有关。 例如:V100,CUDA10.1上,CUDA 上下文共占用1053MB 2.PyTorch 缓存管理 Pytorch 内部有自己的缓存管理系统,能够加速显存分配。 使用torch.cuda.memory_allocated()可以看到当前Tensor占用的显存 ...