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 找路...
使用torch.cuda.max_memory_allocated()函数可以查看程序运行期间最大已分配的显存量。这可以帮助你了解程序在高峰时的显存使用情况。 python if torch.cuda.is_available(): max_allocated_memory = torch.cuda.max_memory_allocated(device=None) print(f"Max allocated GPU memory: {max_allocated_memory / (102...
显存开销:第一次: 增加8388608字节第二次及以后: 无增减3.5 Note由于计算机计算的特性,有一些计算操作在计算过程中是会带来额外的显存开销的。 但是这种开销在torch.memory_allocated中是不能被察觉的。 比如在AdamW在进行某一层的更新的时候,会带来2倍该层参数量大小的临时额外开销。这个在max_memory_allocated中可...
but if there is a place in the code where the main max_memory_allocated counter is updated won't this require a relatively simple change where instead of updating a single counter, it will update as many counters as there are registered to be updated? And...
max_memory_allocated(device=None) 用途:返回给定设备上已分配的最大内存总量。 torch.cuda.memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的缓存内存总量。 torch.cuda.max_memory_cached(device=None) 用途:返回给定设备上的最大缓存内存总量。 torch.cuda.empty_cache() 用途:释放缓存的内存,以便其他进程可以...
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...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - Implement "torch.mtia.max_memory_allocated" API · pytorch/pytorch@ef8b0c6
print(torch.cuda.max_memory_allocated()) # 最大分配内存大小 print(torch.cuda.memory_summary()) # 查看显存信息 1. 2. 3. 4. 5. 如果GPU设备可用,将默认热备改为GPU #创建默认的CPU设备 device = torch.device("cpu") #如果GPU设备可用,将默认设备改为GPU ...
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,这两个函数可以测量训练循环中每个迭代的分配内存使用量峰值。
optimizer.step() # 第一次增加8388608,第二次就不增不减了哦 print(torch.cuda.max_memory_allocated()) # = torch.memory_allocated + 8388608 第一次执行时,会为每一个参数初始化其优化器状态,对于这里的AdamW而言,每一个参数需要4*2=8个字节。 第二次开始,不会再额外分配显存。 显存开销: 第一次: ...