令y = 2,那么原来y所指的那部分显存空间就会变成unactivate,我们可以使用torch.cuda.empty_cache()把这部分空间释放掉 最终只剩下基础配置的GPU显存占用(这部分已经无法释放了) 四、torch.cuda.memory_summary()查看显存信息 使用print(torch.cuda.memory_summary())可以看到更多关于
importtorch# 假设正在训练一个深度学习模型forepochinrange(num_epochs):# 模型训练代码...# 每个 epoch 结束后清理缓存torch.cuda.empty_cache() 5. 相关函数 torch.cuda.memory_allocated():用于查看 GPU 上已分配的内存。 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...
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_6.dtype)print("变量实际占用内存空间:", functools.reduce(lambdax, y: x*y, shape_)*4/1024/1024,"M")print("GPU实...
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("第二阶段:") print("释放缓存后:", "."*100) print("变量实际占用内存空间:", 2*120*3*512*512*4/1024/1024, "M...
显存(GPU Memory)指的是图形处理器(GPU)内存,它是GPU用于存储模型参数、激活值以及中间计算结果的地方。显存的大小决定了我们能够训练多大规模的模型,以及能够同时处理多少数据。 PyTorch的显存管理 PyTorch提供了一些API来帮助管理显存,包括: torch.cuda.empty_cache(): 清空未使用的显存缓存。
torch.cuda.empty_cache()# 只有执行完上面这句,显存才会在Nvidia-smi中释放 Pytorch的开发者也对此进行说明了,这部分释放后的显存可以用,只不过不在Nvidia-smi中显示罢了。
问题起源这导致cuda out of memory: for循环里有infer_a_video(), 它会调用model(a_clip) 而且: from timm.data import create_loader create_loader( ...此处省略 use_prefetcher = True ...此处省略 )use_prefet…
问为什么没有用torch.cuda.empty_cache()发布CUDA内存ENPytorch已经可以自动回收我们不用的显存，类似于...
# 释放显存 torch.cuda.empty_cache() # 后续代码段 # ... 通过以上措施,你可以在Python代码中捕获GPU显存不足的异常,并采取相应的措施来处理异常,避免程序被终止。同时,监控显存使用情况和释放显存空间也有助于优化GPU资源的管理和利用。 编辑于 2023-12-09 16:31・上海...
Hi, I am trying to train the model. I have tried libtorch1.9.0 for CUDA 10.2 and 11.1, neither of them seem to work. Error: Cannot construct model Caused by: Internal torch error: Could not run 'aten::empty.memory_format' with arguments ...