手动触发垃圾回收:虽然Python的垃圾回收机制会自动处理内存释放,但你可以通过调用gc.collect()来手动回收内存。 python import gc gc.collect() 监控内存使用情况: 使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_reserved()来查看当前GPU内存的使用情况。 python allocated_memory = torch.cuda.memory_alloca...
在Python中,使用gc模块的collect()函数可以手动触发垃圾回收,从而释放不再使用的内存。 import gc gc.collect() 降低批次大小(Batch Size)通过降低批次大小,可以减少每次训练过程中占用的内存。这可能会对模型性能产生一定影响,因此需要权衡。 # 假设trainloader是数据加载器 trainloader = torch.utils.data.DataLoader(...
这一行产生了内存泄漏。 4. 尝试了很多方式(gc.collect()直接回收内存,使用del关键字删除变量等),均无效。直到查到https://stackoverflow.com/questions/70092364/memory-leak-when-use-opencv-python-cv2-imdecode-in-ubuntu-16-04中问出了类似的问题,并提到把python版本升级到3.9可以解决这个问题。于是重新配了一...
gc.collect() return running_loss # 准确率验证 def valid_one_epoch(epoch, model, dataLoader): model.eval() bar = tqdm(enumerate(dataLoader), total=len(dataLoader)) total_accuracy = 0 item = 0 for step, (x, y) in bar: item += 1 batch_size = x.shape[0] outputs = model(x) tota...
gc.collect() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 2. 合理使用, torch.cuda.empty_cache() 这个需要了解一下python的内存管理,引用机制。 比如我pretrain_model 给model直接加载参数,model和pretrain_model 都在cuda:0上,使用torch.cuda.empty_cache() 不能释放pretrain_model 的显存。
gc.collect() torch.cuda.empty_cache() 问题六 不做backward,中间变量会保存 参考自《PyTorch 有哪些坑/bug? - hjy666的回答》 但是上述方法是0.4中的解决方法。pytorch0.4到pytrch1.0跨度有点大,variable跟tensor合并成tensor了,不能设置volatile 参数,所以在做evaluation时很容易出现out of memory的问题。所以你...
问Torch:集合垃圾()不释放torch张量的内存EN先进入这个链接，检查下pytorch版本对不对： https://pytorch...
gc.collect() names = ["torch_" + str(pid) for pid in self.checked_pids] for filename in os.listdir("/dev/shm"): for name in names: if filename.startswith(name): return True return False @unittest.skipIf( TEST_WITH_TSAN, "TSAN is not fork-safe since we're for...
gc.collect() torch.cuda.empty_cache() for _ in self._test_memory_stats_generator(self): self._check_memory_stat_consistency() @unittest.skipIf(TEST_CUDAMALLOCASYNC, "temporarily disabled") @unittest.skipIf(not TEST_MULTIGPU, "only one GPU detected") def test_memory_stats_...
我尝试了gc.collect() and torch.cuda.empty_cache()解决方案，但它不适合我。