不会释放正在使用的显存:torch.cuda.empty_cache() 只会清空缓存的显存,不会影响当前分配的显存。 可能带来小幅性能开销:频繁调用 torch.cuda.empty_cache() 可能会导致 PyTorch 失去对某些内存块的重用,因此建议根据实际需求使用,而不要在循环中过于频繁地调用。 不必要时不需调用:PyTorch 在正常使用时,会自动管...
torch.cuda.empty_cache()是PyTorch 中用于清理 GPU 上缓存的内存的函数。这个函数不会影响 GPU 上存储的实际张量数据,只是释放了由缓存机制占用的内存。在深度学习模型的训练过程中,经常需要释放不再使用的 GPU 内存,以便进行后续的操作,而torch.cuda.empty_cache()提供了这种释放内存的途径。 1. 函数功能 torch....
这两部分应该是指的相同显存空间,因为这两个部分都是显示4G空间,总共6G空间。 可以看到单独执行:torch.cuda.empty_cache() 并没有释放显存,还是4775MB,但是执行: del dummy_tensor_6 torch.cuda.empty_cache() 显存就进行了释放,为679MB。 更改代码: importtorchimporttimeimportosimportfunctools#os.environ["CUD...
解决方法是避免频繁分配和取消分配 GPU 内存,并尽可能保留和重用现有分配。 谢谢,所以我的直觉是对的 - 我无法避免取消分配,因为 GPU 在第一轮后已满,并且 .to(device) 进行了取消分配或empty_cache()内部。所以我想这是弄脏我的手的编码时间 - 跟踪 GPU 是否空闲或empty_cache()正在进行中,并在empty_cache(...
据说在pytorch中使用torch.cuda.empty_cache()可以释放缓存空间,于是做了些尝试: 上代码: import torch import time import os #os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "3" device='cuda:2' dummy_tensor_4 = torch.randn(120, 3, 512, 512).float().to(device) # 120*3*512*512*4/1024/1024 = ...
torch.cuda.empty_cache() 是一个用于清除这些缓存的函数。 torch.cuda.empty_cache() 的用途: 释放未使用的缓存:当你删除一个张量或结束一个模型后,其所占用的 GPU 内存可能不会立即被释放,而是被缓存以供将来使用。torch.cuda.empty_cache() 将强制释放这些缓存的内存块。 防止内存不足的错误:在长时间的训...
使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下:try:output = model(input)except RuntimeError as exception:...out of memory" in str(exception):print("WARNING: out of ...
pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: 代码语言:javascript...
dummy_tensor_2 = dummy_tensor_2.cpu()# 这里虽然将上面的显存释放了,但是我们通过Nvidia-smi命令看到显存依然在占用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。
但是有的时候你明确知道这个变量没用了并且用del删除了这个变量的话，使用这个可以触发回收一部分显存，...