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 memory")if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):torch.cuda.empty_cache
dummy_tensor_4.cpu()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
文章目录 问题背景 系统环境 优化历程 小小分析一波 第一阶段：直接上torch.cuda.empty_cache()清理。...第一阶段：直接上torch.cuda.empty_cache()清理。 GPU没释放，那就释放呗。这不是很简单么？百度一波pytorch怎么释放GPU显存。 轻点一下，即找到了答案。...那就是在训练完成之后torch.cuda.empty_cache() 。代码加上之后再运行，发现并没啥卵用！！！！，CV大法第一运用失败 这到底是啥原因呢？我们后面会分析到！！！...torch.cuda.empty_cache() train_seconds = int(time.time() - start_time) current_app.logger.info...详情可以查看gunicorn的简单总结 问题分析，前面第一阶段直接使用torch.cuda.empty_cache() 没能释放GPU就是因为没有删除掉模型model。模型已经加载到了GPU了。
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 3、在命令行中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清空显存： torch.cuda.empty_cache
也有的大佬博主使用不计算梯度或释放内存的方式 不计算梯度——传送门 with torch.no_grad() 释放内存——传送门 if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'): torch.cuda.empty_cache
torch.cuda.get_device_capability(device), torch.cuda.get_device_name(device) 4) 清空程序占用的GPU资源： torch.cuda.empty_cache
with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下。...the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible innvidia-smi. torch.cuda.empty_cache...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。
timestamp), one_wav.cpu(), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True) torch.cuda.empty_cache
with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢@zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible innvidia-smi. torch.cuda.empty_cache...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。
但是并不能释放 tensors 所占用的 GPU 显存 torch.cuda.empty_cache() 0x02 模型各层参数量查询 ---- 模型的参数会直接影响显存大小是否足够的问题，而显存往往又是相对昂贵的...()//(1024*1024)) mlflow.log_metric('run_time', time.time()-start) # 结束记录 mlflow.end_run() # 释放显存占用 torch.cuda.empty_cache
with torch.no_grad(): # 使用model进行预测的代码 pass 感谢知乎用户 @zhaz 的提醒，我把 torch.cuda.empty_cache() 的使用原因更新一下...而 torch.cuda.empty_cache() 的作用就是释放缓存分配器当前持有的且未占用的缓存显存，以便这些显存可以被其他GPU应用程序中使用，并且通过 nvidia-smi命令可见。
6、删除模型时，使用torch.cuda.empty_cache（）清除GPU缓存 尤其是在使用笔记本删除并重新创建大型模型时。 ?
提供了一些很棒的对象和函数，但它们在 torch.distribution 中没有得到充分利用； 5、当在两个 epoch 之间存储张量指标时，确保调用. detach() 以避免内存泄漏； 6、使用 torch.cuda.empty_cache
# Timing utilities start_time = None def start_timer(): global start_time gc.collect() torch.cuda.empty_cache
删除 GPU上模型的技巧 第六个技巧是可以采用 torch.cuda.empty_cache() 来清理 GPU 缓存，这个方法在使用 notebook 的时候很有帮助，特别是你想要删除和重新创建一个很大的模型的时候...example_model gc.collect() # The model will normally stay on the cache until something takes it's place torch.cuda.empty_cache
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
