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
删除不再使用的变量： del variable torch.cuda.empty_cache() 4....如果你想要立即释放这部分显存，你可以使用torch.cuda.empty_cache()函数来清空缓存分配器。...output = model(input) output = output.cpu() # move output to CPU del output # delete the variable torch.cuda.empty_cache...() # clear the cache 如果你发现即使使用了torch.cuda.empty_cache()，GPU的显存仍然持续增长，那么可能是因为你的代码中存在其他的问题，例如你可能在某些地方忘记了删除一些不再需要的
测试代码：torch.cuda.empty_cache() # 设置进程可使用的GPU显存最大比例为50%torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5,...保留的内存:", round(torch.cuda.memory_reserved(0) / (1024 * 1024), 1), "MB") # 清空显存 del tmp_tensor 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。
解决方案： 手动清理显存：通过显式调用torch.cuda.empty_cache()释放未使用的内存。...import torch torch.cuda.empty_cache() # 手动清理显存 使用分布式训练：通过分布式训练或者数据并行技术将模型分布到多个GPU上，从而减轻单个GPU的显存压力。...torch.cuda.empty_cache() # 清理缓存 input = torch.randn(16, 3, 224, 224).cuda() # 减小批量大小后重试...表格总结 场景 解决方案 模型过大导致显存不足 压缩模型、使用FP16进行训练 批量数据过大 减小批量大小、使用梯度累积技术 显存未释放 手动清理显存、使用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
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
清理 GPU 缓存，释放内存 适用于训练过程中动态调整时释放显存： import torch, gc gc.collect() torch.cuda.empty_cache() ✅ 推荐插入在每个 epoch...in enumerate(loader): with torch.no_grad(): out = model(batch) del out # 强制释放 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。
解决方案： 手动释放显存：在不需要变量时手动删除，并调用torch.cuda.empty_cache()。...# 示例代码 del variable # 删除变量 torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存 使用with torch.no_grad()：在不需要梯度计算的情况下，使用此上下文管理器减少内存消耗
torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): torch.cuda.empty_cache
torch.cuda.get_device_capability(device) # 查看指定GPU容量 torch.cuda.get_device_name(device) # 查看指定GPU名称 torch.cuda.empty_cache
计算 F1/PR 等 ...logits_buf.clear(); labels_buf.clear() # 释放 CPU 内存引用torch.cuda.empty_cache()...torch.inference_mode(): for bx, by in val_loader: # 验证不会增长显存 _ = net(bx.cuda())net.train()备注：torch.cuda.empty_cache
timestamp), one_wav.cpu(), model.sample_rate, strategy="loudness", loudness_compressor=True) torch.cuda.empty_cache
} print(f"Seq Length {seq_len}: {throughput:.2f} samples/sec") torch.cuda.empty_cache...else: loss.backward() print(f"批量大小 {batch_size} 可行") torch.cuda.empty_cache...]:.1f}%)") @contextmanager def memory_profiler(self, name="操作"): """内存使用分析器""" torch.cuda.empty_cache...1024**3:.2f}GB") def optimize_memory_usage(self): """内存优化策略""" # 清空PyTorch缓存 torch.cuda.empty_cache...def optimize_gpu_memory(self): """优化GPU内存""" if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache
我们可以通过torch.cuda.empty_cache()清空缓存来删掉这部分保留的内存： coo_matrix = sparse_matrix.to_sparse_coo() print('memory_allocated...: ', torch.cuda.memory_allocated()) print('memory_reserved: ', torch.cuda.memory_reserved()) 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
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