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Pytorch釋放顯存占用方式

 更新時(shí)間:2020年01月13日 09:25:04   作者:冉冉升起的碼農(nóng)  
今天小編就為大家分享一篇Pytorch釋放顯存占用方式,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來(lái)看看吧

如果在python內(nèi)調(diào)用pytorch有可能顯存和GPU占用不會(huì)被自動(dòng)釋放,此時(shí)需要加入如下代碼

torch.cuda.empty_cache()

我們來(lái)看一下官方文檔的說明

Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible in nvidia-smi.

Note

empty_cache() doesn't increase the amount of GPU memory available for PyTorch. See Memory management for more details about GPU memory management.

此外還可以使用

memory_allocated()和max_memory_allocated()

觀察顯存占用,并使用

memory_cached()和 max_memory_cached()

觀察由緩存分配器管理的內(nèi)存。

以上這篇Pytorch釋放顯存占用方式就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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