当你遇到 torch.cuda.outofmemoryerror: allocation on device got an oom, unloading all 错误时,这通常意味着你的 GPU 内存不足以完成当前的计算任务。以下是一些解决这个问题的步骤和建议: 理解torch.cuda.outofmemoryerror 错误的原因: 这个错误通常发生在尝试在 GPU 上分配内存时,而 GPU 的可用内存不足以...
print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated, "M") print("GPU实际分配给的缓存", memory_reserved, "M") torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024 memory_reserved = torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024 print("第二...
🐛 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-...
3, 512, 512).float().to(device)#120*3*512*512*4/1024/1024 = 360.0Mmemory_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...
Parameters:obj(TensororStorage) – object allocated on the selected device. 7、torch.cuda.empty_cache()[SOURCE] 释放caching allocator当前持有的所有未占用的cached memory,使其可以用在其他GPU应用且可以在nvidia-smi可视化。 注意:empty_cache()并不会增加PyTorch可以使用的GPU显存的大小。 查看Memory managemen...
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.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 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未...
torch.cuda.set_device(device) 用途:设置当前默认的 GPU 设备索引。 torch.cuda.get_device_name(device=None) 用途:返回给定设备的名称。 torch.cuda.get_device_properties(device) 用途:返回给定设备的属性,包括最大共享内存、最大线程数等。 torch.cuda.memory_allocated(device=None) 用途:返回给定设备上已分...
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...
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) torch.cuda.stream(stream) torch.cuda.synchronize(device=None) ...
当使用PyTorch进行深度学习或其他计算任务时,如果你有一个支持CUDA的GPU,那么可以利用GPU来加速计算。为此,需要将张量从CPU移动到GPU。以下是如何使用 tensor.to(device)来完成这个任务的详细说明: 定义设备: 在开始之前,你需要定义你想要使用的设备。这通常是一个简单的步骤,通过检查你的机器是否有支持CUDA的GPU来完...