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") del dummy_tensor_4 torch.cuda.empty_cache() time.sleep(15) memory_allocated = torch.cuda.memory_allocated(device)/
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...
memory_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("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")print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M"...
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.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...
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...
memory_stats stats = memory_stats_as_nested_dict(device=device) File "C:\sd\stable-diffusion-webui-amdgpu\venv\lib\site-packages\torch\cuda\memory.py", line 270, in memory_stats_as_nested_dict return torch._C._cuda_memoryStats(device) RuntimeError: invalid argument to memory_allocated!
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) Random Number Generator ...
to(device) 如果device是 cuda,那么张量将被移动到GPU。如果 device是 cpu,张量将保持在CPU上。 后续计算: 一旦张量被移到GPU上,所有对这个张量的操作都将在GPU上执行,从而大大加速计算。但请确保所有参与计算的张量都在同一设备上,否则会出现错误。 从GPU移回CPU: 如果需要,你可以用相同的方法将张量从GPU移回...