是否有带CUDA Unified GPU-CPU内存叉的PyTorch？
是的，PyTorch提供了带有CUDA Unified GPU-CPU内存叉的功能。这个功能被称为CUDA内存叉（CUDA memory fork），它允许在GPU和CPU之间共享内存，从而提高了数据传输的效率。
CUDA内存叉是PyTorch的一个重要特性，它使得在GPU和CPU之间进行数据传输变得更加高效。通过使用CUDA内存叉，PyTorch可以在GPU和CPU之间共享同一块内存，而无需进行数据拷贝操作。这样一来，可以避免数据传输带来的性能损失，提高了计算效率。
CUDA内存叉在深度学习任务中尤为重要，因为深度学习模型通常需要在GPU上进行计算，而数据预处理和后处理等任务则更适合在CPU上执行。通过使用CUDA内存叉，可以在GPU和CPU之间无缝切换，提高整体的计算效率。
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的功能和灵活的接口，广泛应用于学术界和工业界。如果你想了解更多关于PyTorch的信息，可以访问腾讯云的PyTorch产品介绍页面：腾讯云PyTorch产品介绍。
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在CUDA 1.x中，有一个像use_unified_memory和per_process_gpu_memory_fraction这样的选项，可能会触发所使用的CUDA UVM。但是在tensorflow 2.0中如何做到这一点呢？
// If true, uses CUDA unified memory for memory allocations. If
// per_process_gpu_memory_fraction option is greater than 1.0, then unified
// memory is used regardless of the value
浏览 0提问于2019-09-20得票数 9
假设我们通过PyTorch以外的其他方式在GPU 上分配了一些数组，例如通过使用numba.cuda.device_array创建GPU数组。当PyTorch为一些张量分配稍后的GPU内存时，会不会意外地覆盖我们的第一个CUDA数组所使用的内存空间？一般来说，由于PyTorch和Numba使用相同的CUDA运行时，因此我假设了相同的内存管理机制，它们是否自动知道其他CUDA程序使用的内存区域，还是每个程序都将整个GPU内存视为自己的？如果是后者，是否有办法让他们了解其他数据自动化系统项目的拨款情况？
编辑:认为这将是一个重要的假设:假设所有的分配都是由同一个过程完成的。
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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我有以下PyTorch张量： X = np.array([[1, 3, 2, 3], [2, 3, 5, 6]])
X = torch.FloatTensor(X).cuda() 我想知道如果我在一行中运行以下多个PyTorch操作符，在下面的场景A和B之间是否有什么不同(特别是在速度上)？ 场景A： X_sq_sum = (X**2).cuda().sum(dim = 1).cuda() 场景B： X_sq_sum = (X**2).sum(dim = 1).cuda() 即。场景A有两个.cuda()，而场景B只有一个.cuda()。 在此之前，非常感谢您。
浏览 3提问于2020-07-13得票数 0
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我目前正在使用PyTorch运行一个深度学习程序，并希望为特定的张量释放图形处理器内存。
我想过像del和torch.cuda.empty_cache()这样的方法，但是del似乎不能正常工作(我甚至不确定它是否释放了内存)，torch.cuda.empty_cache()似乎释放了所有未使用的内存，但我只想为一个特定的张量释放内存。
PyTorch中是否有提供此功能的功能？
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-11-19得票数 2
当PyTorch中的Cuda变量被分配一个新值时，它再次成为一个CPU变量(如下面的代码所示)。在这种情况下，以前GPU上的变量所持有的内存是否被自动释放？
import torch
t1 = torch.empty(4,5)
if torch.cuda.is_available():
t1 = t1.cuda()
print(t1.is_cuda)
t1 = torch.empty(4,5)
print(t1.is_cuda)
上述代码的输出如下：
True
False
浏览 7提问于2020-08-23得票数 4
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我正在尝试运行一个tensorflow项目，并且在大学HPC集群中遇到了内存问题。我必须对数百个不同长度的输入运行一个预测任务。我们有不同数量的vmem的GPU节点，所以我试图以一种不会在GPU节点输入长度的任何组合中崩溃的方式来设置脚本。
在搜索完解决方案后，我使用了TF_FORCE_UNIFIED_MEMORY、XLA_PYTHON_CLIENT_MEM_FRACTION、XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE和TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH，以及tensorflow的set_memory_growth。正如我所理解的，有了统一的内存，我应该能够使用
浏览 12提问于2021-08-24得票数 4
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1回答
我尝试使用cli进行推理，从检测和识别模型中获得预测。用cuda10.2完成推理需要15分钟，但是我有cuda11.3，它需要3个小时，我想减少这一次。注意:我的硬件不支持cuda10.2。
因此，我安装了以下软件包，
h2bc3f7f_2pytorch 11.3.1 cudatoolkit 11.3.1 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 1.10.0 py3.7_cuda11.3_cudnn8.2.0_0 0.11.0 py37_cu113 cudatoolkit
当我运行推论cli时，我得到了这个错误，
RuntimeError: CUDA out of memory
浏览 3提问于2022-07-12得票数 1
我是PyTorch新手，我正在探索.to()方法的功能。根据CUDA张量的，我看到可以在CPU和GPU内存之间传输张量。
# let us run this cell only if CUDA is available
if torch.cuda.is_available():
# creates a LongTensor and transfers it to GPU as torch.cuda.LongTensor
a = torch.full((10,), 3, device=torch.device("cuda"))
# transfers i
浏览 0提问于2020-05-15得票数 3
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2回答
我试着用pytorch运行一个强化学习算法，但是它一直告诉我CUDA已经没有记忆了。然而，它似乎只是访问我的GPU的内存的一小部分。
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 3.78 MiB already allocated; 0 bytes free; 4.00 MiB reserved in total by PyTorch)
浏览 4提问于2022-01-21得票数 -4
所以当我先运行cuda.select_device(0)，然后运行cuda.close()。Pytorch不能再次访问图形处理器，我知道有办法让PyTorch可以再次使用图形处理器，而不必重新启动内核。但我忘了怎么做了。还有人知道吗？
from numba import cuda as cu
import torch
# random tensor
a=torch.rand(100,100)
#tensor can be loaded onto the gpu()
a.cuda()
device = cu.get_current_device()
device.reset()
#
浏览 1提问于2020-01-30得票数 10
2回答
我在一个环境中安装了以下内容：
cudatoolkit=11.3
pytorch=1.11.0
torchvision=0.12.0
但是，当我问火炬/库达版本时，我得到了这样的信息：
$ python3 -c "import torch; print(torch.__version__)"
1.12.1+cu102
这不是我想要的(1.12.1很好，但是cu102太老了)。再看一看，我看到：
$ conda list torch
# packages in environment at /home/ml/anaconda3/envs/ldm:
#
# Name
浏览 13提问于2022-09-28得票数 0
我刚刚通过Anaconda下载了带CUDA的PyTorch，当我在Anaconda终端中输入时： import torch
if torch.cuda.is_available():
print('it works') 然后他输出；这意味着它起作用了，它和PyTorch一起起作用。 但是，当我转到我的集成开发环境(PyCharm和IntelliJ)并编写相同的代码时，它没有输出任何内容。 有人能给我解释一下怎样才能让它在IDE中工作吗？
浏览 109提问于2020-12-24得票数 1
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我是PyTorch新手，错误地安装了CUDA10.2版的PyTorch。实际上，我的系统中没有CUDA。因此，当我编译我的程序时，我得到以下错误：
RuntimeError: Detected that PyTorch and torch_cluster were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA version 10.2 and torch_cluster has CUDA version 0.0. Please reinstall the torch_cluster that matches your PyTor
浏览 31提问于2021-01-24得票数 0
17回答
我认为对于内存较低的PyTorch用户来说，这是一个非常常见的消息：
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate MiB (GPU ; GiB total capacity; GiB already allocated; MiB free; cached)
我试图通过将每个层加载到GPU并将其加载回图像来处理图像：
for m in self.children():
m.cuda()
x = m(x)
m.cpu()
torch.cuda.empty_cache()
但它似乎不太有效。我想知道
浏览 16提问于2019-12-01得票数 106
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我如何通过终端或导航器使用Anaconda从1.4 -> 1.5更新PyTorch？
使用conda update --all更新蟒蛇更新了一些包，而不是所有包，包括PyTorch。
最初，我通过运行conda install -c pytorch pytorch安装PyTorch
在PyTorch Github页面上有以下命令
conda install -c pytorch magma-cuda90 # or [magma-cuda92 | magma-cuda100 | magma-cuda101 ] depending on your cuda version
但我想知道已经安装
浏览 0提问于2020-04-07得票数 2
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我刚刚在我的机器上安装了一个新的GPU (RTX 2070)和旧的GPU。我想看看PyTorch是否接受了它，所以按照这里的说明：How to check if pytorch is using the GPU?，我运行了以下命令(Python3.6.9，Linux Mint Tricia19.3) >>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> torch.cuda.current_device()
Killed
>>> torch.cuda.get_de
浏览 67提问于2020-03-30得票数 1
我在机器中添加了一个GeForce GTX1080Ti(运行Ubuntu18.04和使用Python3.7运行Anaconda )，以便在使用PyTorch时使用GPU。这两张卡片的识别都是正确的：
$ lspci | grep VGA
03:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GF119 [NVS 310] (reva1)
04:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GP102 [GeForce GTX 1080 Ti] (rev a1)
NVS 310处理我的2
浏览 5提问于2019-01-19得票数 13
我已经在Ubuntu16上使用CUDA设置了一个新的虚拟机(在GCP上)。
nvidia-smi正确返回: NVIDIA-SMI 390.12驱动程序版本: 390.12 ...
在pytorch中，cuda.is_available()返回True，但是任何操作都会失败：
torch.randn(10).cuda() ==>
RuntimeError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-
bld/pytorch_1512378422383/work/torch/lib/THC/generic/THCS
浏览 0提问于2018-01-28得票数 2
我为我的GeForce2080ti安装了CUDA10.1和最新的Nvidia驱动程序。我尝试运行一个基本脚本来测试pytorch是否正常工作，并得到以下错误：
RuntimeError: cuda runtime error (999) : unknown error at ..\aten\src\THC\THCGeneral.cpp:50
下面是我尝试运行的代码：
import torch
torch.cuda.current_device()
torch.cuda.is_available()
torch.cuda.get_device_name(0)
浏览 183提问于2019-10-29得票数 5
2回答
考虑以下脚本：
import torch
def unnecessary_compute():
x = torch.randn(1000,1000, device='cuda')
l = []
for i in range(5):
print(i,torch.cuda.memory_allocated())
l.append(x**i)
unnecessary_compute()
使用PyTorch (1.11)运行此脚本将生成以下输出：
0 4000256
1 8000512
2 12000768
3 16001024
浏览 17提问于2022-07-19得票数 -1
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我试图在远程计算机的GPU上运行一个测试代码。代码是
import torch
foo = torch.tensor([1,2,3])
foo = foo.to('cuda')
我得到了以下错误
跟踪(最近一次调用)：File“/remote/刀片/test.py”，第3行，在foo = foo.to(' CUDA ') RuntimeError中: CUDA错误:内存不足的CUDA内核错误可能在其他API调用中异步报告，因此下面的堆栈跟踪可能是不正确的。要调试，请考虑传递CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1。
从来看，cuda版本和pytorch版
浏览 14提问于2021-12-07得票数 3
policy_data, value_data, action_mask = policy_data.cuda(non_blocking=True), value_data.cuda(non_blocking=True), action_mask.cuda(non_blocking=True) rewards, regret_probs = rewards.cuda(non_blocking=True), regret_probs.cuda(non_blocking=True) return action_probs.cpu(), sample_probs.cpu(), sample_ind
浏览 33提问于2021-06-23得票数 2
当我试图将PyTorch从1.4.0修改为1.5.0时，Anaconda说所有的软件包都已经安装好了。
$ conda install -c pytorch pytorch torchvision
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
# All requested packages already installed.
$ conda list | grep -i torch
_pytorch_select 0.2
浏览 2提问于2020-04-24得票数 5
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我需要使用具有cuda gpu访问权限的Pytorch。我使用"pytorch/pytorch:1.9.0-cuda10.2-cudnn7-runtime“中的作为我的基础图像。必要的python版本是否也随此命令一起安装？
浏览 47提问于2021-07-30得票数 0
我安装了几个PyTorch版本(CUDA 11.7 nightly、CUDA 11.6 nightly、11.3)，但每次torch.version.cuda都返回10.2。
我想在CUDA 11.7上运行PyTorch。我的显卡有CUDA功能sm_86。
[me@legion imagen-test]$ sudo pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
...
[me@legion imagen-test]$ python
>&
浏览 30提问于2022-05-29得票数 2
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每当我试图将一个变量移动到pytorch中的cuda (例如，torch.zeros(1).cuda() )时，我就会得到错误消息"AssertionError: Torch未通过启用CUDA编译“。此外，torch.cuda.is_available()还返回False。
我已经读过几个接近这个错误的答案，但是由于某些原因，几次试图重新安装cuda和putorch没有改变任何事情。下面是我使用的一些设置：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
conda install pytorch torch
浏览 6提问于2022-01-14得票数 3
我想使用cuda运行PyTorch。我为所有张量设置了model.cuda()和torch.cuda.LongTensor()。
如果我使用了.cuda，是否必须显式地使用model.cuda()创建张量
默认情况下，是否有一种使所有计算在GPU上运行的方法？
浏览 1提问于2017-05-05得票数 10
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因此，当一批图像需要15 of时，训练DNN模型可能是一件痛苦的事情。速度对我来说并不那么重要，但要适应更大的批次(和模型才是)。所以我想知道是否有一个带有CUDA统一内存叉的PyTorch或者类似的东西来适应巨大的模型(每个GPU有16 it，但在CPU端有250 it，看起来很合理)？
浏览 22提问于2020-07-09得票数 1
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我在CUDA (Linux上)上安装了pytorch的方法是：
转到并手动填写GUI核对表，并复制粘贴结果命令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
转到，填充GUI，并复制粘贴以下代码：
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/prefere
浏览 13提问于2022-01-06得票数 3
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1回答
因此，我下载了用于tensorflow keras的CUDA 11.2，它工作得很好，但现在我想使用pytorch进行强化学习，并且目前pytorch只有两个用于pip下载的CUDA版本，10.2和11.3
如果可能的话，我不想升级到cuda 11.3或降级到10.2，如果不这样做，有可能为不推荐的cuda版本下载pytorch吗？像will 10.2推荐的针对cuda 11.2版本的pytorch工作
浏览 1提问于2021-10-30得票数 0
我有一台上网速度慢的电脑。当试图安装一个大约500 to的包(conda install -c pytorch pytorch)时，我会得到一个下载超时。
我尝试将该文件手动下载到其他地方，然后将其放在我的主目录中并使用conda install --offline ~/pytorch-1.0.0-py3.7_cuda9.0.176_cudnn7.4.1_1.tar.bz2进行安装(如这里)。然而，当我试图安装更多依赖于它的软件包时，conda决定下载它：
The following packages will be UPDATED:
pytorch: 1.0.0-py
浏览 0提问于2019-01-04得票数 2
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我安装了稳定扩散的GUI版本。有了它，我就可以用我的GeForce RTX 3070 GPU制作512个×512个像素图像，内存为8GB：
但是，当我试图对命令行接口执行相同的操作时，内存就用完了：
输入：
>> C:\SD\stable-diffusion-main>python scripts/txt2img.py --prompt "a close-up portrait of a cat by pablo picasso, vivid, abstract art, colorful, vibrant" --plms --n_iter 3 --
浏览 108提问于2022-09-07得票数 8
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1回答
我想安装PyTorch，为此我访问了PyTorch官方网站，他们命令我用Cuda安装它：
pip3 install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio===0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
他们希望我为PyTorch安装的Cuda版本是11.1。但是我已经在我的计算机上安装了Cuda 11.2 (用于TensorFlow 2.5.0)。我的问题是，如果我用他们给我的命令安装PyTorch，它会删除Cuda11.2吗？如果它删除了Cud
浏览 0提问于2021-07-14得票数 0
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1回答
在推理的同时从记忆中消失
、、、
我认为这是一个非常基本的问题，我很抱歉，因为我是非常新的火把。我试图找出图像是被操纵的还是不使用MantraNet的。在运行2-3个推论之后，我会将CUDA从内存中提取出来，然后在重新启动内核之后也会得到相同的错误:错误如下所示：
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配616.00 MiB (GPU0；4.00 GiB总容量；1.91 GiB已经分配；503.14 MiB空闲；1.93 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb以避免碎片化。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF文档
“
浏览 8提问于2022-01-13得票数 0
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我的遥控器有cuda==11.0，我想在上面安装pytorch。
我使用命令conda install pytorch cudatoolkit=11.0 -c pytorch -c conda-forge，但在安装列表中：
cudatoolkit conda-forge/linux-64::cudatoolkit-11.0.3-h15472ef_8
pytorch pytorch/linux-64::pytorch-1.10.0-py3.8_cpu_0
我发现pytorch是一个cpu 。
或者，我将11.0替换为11.1，安装列表看起来如下：
cudato
浏览 9提问于2021-12-13得票数 3
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我已经创建了一个新的环境来安装packages，它依赖于火炬和火炬视觉包。
安装后，我得到: RuntimeError:检测到PyTorch和torchvision是用不同的CUDA版本编译的。PyTorch有CUDA Version=9.2，torchvision有CUDA Version=10.1。请重新安装与您的PyTorch安装匹配的torchvision。
因此，建议安装兼容版本的Cuda10.1及其相关火炬、Cuda10.1和python 3.7上的torchvision的安装步骤。
浏览 1提问于2020-11-19得票数 1
我的电脑里有Cuda11.2，我想安装PyTorch。PyTorch在其中只提到CUDA10.2和11.3
我可以在我的电脑上安装torch==1.10.1+cu113吗？如果没有，如何安装can 11.2的PyTorch？
我不想改变我的CUDA版本，因为我有其他应用程序使用它。
浏览 8提问于2022-01-11得票数 4
我刚刚在AWS上启动了一个g4dn.8xlarge实例。根据他们的，该实例需要128 in内存，如下图所示：
然而，我注意到我的模型总是内存不足。当我调查时，我看到了这个：
>>> print(torch.cuda.get_device_properties('cuda:0'))
_CudaDeviceProperties(name='Tesla T4', major=7, minor=5, total_memory=15109MB, multi_processor_count=40)
事实证明，该设备只能使用大约15 of的内存！有
浏览 15提问于2021-03-07得票数 0
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提出了一些问题。其中一个问题是：
与的官方非conda /non cuda工具包相比，conda比火炬是否需要不同的版本？
换句话说:我可以使用NVIDIA "cuda工具包“来安装火把吗？
上下文：
如果您在上查看“命令助手”，您可以在cuda版本9.2、10.1、10.2和None之间进行选择。
服用10.2可导致：
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch
接受"None“将生成以下命令，但您也不能在py手电筒中使用cuda：
conda install pytorch torchvisio
浏览 2提问于2020-07-29得票数 3
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我正在尝试运行一个需要pytorch-gpu的python包。我已经将我的Colab笔记本的运行时类型更改为GPU。当我运行该命令时，我会遇到以下错误。不确定我是否可以自己在colab上构建pytorch？
Traceback (most recent call last):
File "inference_unet.py", line 9, in <module>
import torchvision.transforms as transforms
File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/
浏览 110提问于2020-05-07得票数 0
1回答
我有一些高级代码，所以模型训练等都是由pipeline_network类包装的。我的主要目标是在每个新的折叠中训练新的模型。
for train_idx, valid_idx in cv.split(meta_train[DEPTH_COLUMN].values.reshape(-1)):
meta_train_split, meta_valid_split = meta_train.iloc[train_idx], meta_train.iloc[valid_idx]
pipeline_network = unet(config=CONFIG, suffi
浏览 20提问于2018-09-06得票数 16
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我已经通过运行以下命令安装了pytorch cuda：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c nvidia
我的cuda版本是11.2。我正在使用windows 10。Pytorch cuda 11.2目前不可用。()
所以我已经安装了11.1版本。
(使用nvidia-smi)
但它显示为假。
torch.cuda.is_available() >>> False
我尝试过10.2和11.1两个版本。
据我所知，我不需要安装pytorch的cuda工具包。
浏览 85提问于2021-05-17得票数 1
我知道这个问题可能很愚蠢，但我在网上找不到任何帮助。最近我在我的电脑上安装了anaconda，它运行Windows10 x64。然后我使用anaconda提示符下载并安装了3.6python的pytorch：
conda install pytorch torchvision cuda100 -c pytorch
安装完成后，我在anaconda的提示符中验证是否安装了pytorch：
>>> Python
>>> Import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
我还检查了conda列表，确实
浏览 18提问于2018-12-13得票数 2
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1回答
库达走出记忆梦想之旅
、、、
几天前，我用我的脸运行了这个已知的，并得到了一些结果。但昨天，我想重新训练它，使它更好(再次尝试使用相同的照片)，现在，它把这个抛出内存异常：
RuntimeError:库达内存不足。尝试分配1024.00 MiB (GPU 0；14.76 GiB总容量；12.24 GiB已经分配；501.75 MiB空闲；13.16 GiB被PyTorch总共保留)如果保留内存是>>分配的内存，尝试设置max_split_size_mb以避免碎片化。请参阅内存管理和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`文档
我想知道是否有人有同样的问题，并知道为什么这是现在，而不是以
浏览 10提问于2022-10-03得票数 -1
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1回答
我有一个稀疏(CSR格式)矩阵，X，形状90,708乘8000，稠密8000乘以8000矩阵W，并希望有效地计算以下过程的结果：
乘以X乘以W，得到一个新的98,708乘以8000矩阵，
应用ReLU元素，
找出每列的平均值，得到8000长行向量。
不幸的是，我的GPU上没有足够的内存来使用上面描述的步骤来计算结果。当我试图使用PyTorch执行计算时，使用代码x = torch.mean(self.relu(torch.sparse.mm(x, self.weights1)), 0)，得到以下错误：RuntimeError: CUDA out of memory. Tri
浏览 7提问于2022-09-28得票数 0
我正在开发Ubuntu20.04，看起来CUDA10.2不支持Ubuntu的最新版本。
有人知道我怎么解决这个问题吗？
完全错误：
RuntimeError:检测到PyTorch和torch_sparse是用不同的CUDA版本编译的。PyTorch有CUDA 10.2版，torch_sparse有11.1版。请重新安装与torch_sparse安装匹配的PyTorch。
谢谢!
浏览 3提问于2020-10-04得票数 0
我玩了几个项目，明确要求pytorch == 1.0.0，但我有一个旧的显卡，只支持CUDA3.0，所以我使用的中央处理器，这是非常慢，作为显卡的双图形处理器我决定尝试一下，并从支持3.0的源代码构建pytorch (我已经计划更新pc，但不会很快发生)。
我正在使用docker进行构建，特别是我尝试修改来自的现有docker文件，在我使用debian/sid的主机系统上，安装了cuda10.2cudnn7.6，我不确定是否可以降级cuda，我不知道容器中的版本是否必须与主机完全相同(就像nvidia驱动程序一样)。
在更新版本时，我注意到的第一件事是没有找到cuda-cublas-dev-
浏览 62提问于2020-11-16得票数 0
导入torchvision时出现以下错误。 Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA versions. PyTorch has CUDA Version=11.0 and torchvision has CUDA Version=10.1. Please reinstall the torchvision that matches your PyTorch install. 如何将pytorch的cuda版本改为10.1？ ‘'conda install pytorch torch
浏览 322提问于2020-12-28得票数 2
回答已采纳
我想了解一下Dataloader中的pin_memory是如何工作的。
根据文档：
pin_memory (bool, optional) – If True, the data loader will copy tensors into CUDA pinned memory before returning them.
下面是一个自包含的代码示例。
import torchvision
import torch
print('torch.cuda.is_available()', torch.cuda.is_available())
train_dataset = torc
浏览 0提问于2019-04-08得票数 26
回答已采纳
我已经使用HPC集群上的虚拟环境安装了Pytorch 1.8.1+cu102。
torch.cuda.is_available()
给我下面的输出
UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index
浏览 12提问于2022-05-24得票数 -2
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