needs to be created on GPU. See :ref:`cuda-memory-management` for more details about GPU memory management. """ returnmemory_stats(device=device)["allocated_bytes.all.current"] returnmemory_stats(device=device).get("allocated_bytes.all.current",0) ...
🐛 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.memory_allocated(device=None) 返回给定设备的当前GPU显存使用量(以字节为单位)。 参数:device(torch.device或者int,可选的) – 选择的设备。如果device是None(默认的),将返回current_device()返回的当前设备的数据。 注意 这可能比nvidia-smi显示的数量少,因为一些没有使用的显存会被缓存分配器持有,且...
print('当前显卡的总显存:',torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory/1024/1024/1024,'GB') print('是否支持TensorCore:','支持' if (torch.cuda.get_device_properties(0).major >= 7) else '不支持') print('当前显卡的显存使用率:',torch.cuda.memory_allocated(0)/torch.cuda.get_device...
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_allocated= torch.cuda.memory_allocated(device)/1024/1024memory_reserved= torch.cuda.memory_reserved(device)/1024/1024print("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")print("GPU实际分配给的可用内存", memory_allocated,"M")print("GPU实际...
返回bool, 查看CUDA是否可用 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 ...
torch.cuda.is_available()[source] 返回一个bool,指示CUDA当前是否可用。 torch.cuda.max_memory_allocated(device=None)[source] 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...
我们可以使用torch.cuda.device_count()函数来获取显卡数量,torch.cuda.get_device_name()函数来获取显卡名称和型号,torch.cuda.get_device_properties()函数来获取显卡内存大小,以及torch.cuda.memory_allocated()函数来获取显存使用情况。通过这些函数,我们可以更好地了解和管理我们的计算资源。
) else: print("CUDA is not available.") 查看已分配的显存: 使用torch.cuda.memory_allocated()函数可以查看当前已分配的显存量。这个函数返回的是以字节为单位的显存量,所以通常需要除以1024**2(或1024**3,如果你希望将结果转换为MB或GB)来得到更易读的数值。 python if torch.cuda.is_available(): ...