你可以使用 torch.cuda.memory_allocated() 和torch.cuda.memory_reserved() 函数来查看当前已经分配和保留的显存量。 python import torch # 查看当前已分配的显存 allocated_memory = torch.cuda.memory_allocated(0) / (1024 ** 2) print(f"已分配显存: {
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.device('cuda:0')表示的是图形处理单元(GPU),其中的数字 0指的是第一个GPU。如果你的系统上有多个GPU,你可以通过改变这个数字来指定不同的GPU,如 cuda:1、cuda:2等。 计算能力: CPU: 通常具有少量的核心(例如4、8或16个核心),但每个核心的时钟速度较高,适合执行单线程或少量并行任务。 GPU: 具有大...
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 使用torch.cuda.memory_reserved()可以看到总共占用的显存 使用torch.cuda.empty_cache()清空未使用的缓存,但是已经使用的是不能释放的 只有一种情况需要使用 torch.cuda.empty_cache(),就是当你想...
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...
memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024 memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024 print("第三阶段:") print("删除变量后释放缓存后:", "."*100) print("变量实际占用内存空间:", 0, "M")
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 ...
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。
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 ...
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…