pytorch清理缓存
时间: 2023-08-18 10:14:51 浏览: 69
要清理PyTorch的缓存,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,你可以尝试使用`torch.cuda.empty_cache()`来清理GPU上的缓存。这会释放PyTorch在GPU上占用的一些缓存空间。注意,这个函数只会清理PyTorch的缓存,而不会清理其他GPU上的缓存。
```python
import torch
# 清理GPU上的缓存
torch.cuda.empty_cache()
```
2. 如果你使用的是CPU而不是GPU,你可以尝试重新创建PyTorch的计算图来清除缓存。
```python
import torch
# 清除计算图
torch.cuda.empty_cache()
```
这些方法可以帮助你清理PyTorch的缓存,释放一些内存空间。但请注意,这些方法只会清理PyTorch相关的缓存,其他系统级别的缓存不受影响。如果你想要更彻底地清理系统级别的缓存,你可能需要使用其他工具或命令。
相关问题
pytorch 清理缓存
在PyTorch中,清理缓存可以通过调用torch.cuda.empty_cache()函数来实现。这个函数的作用是释放PyTorch的缓存区,从而清除掉无用的显存资源,以便在后续的代码中能够更高效地使用显存。如果显存资源比较紧缺,可以在每个epoch开始时调用torch.cuda.empty_cache()来释放不用的显存资源。
此外,还有一种自行实现的动态链接库可以实现释放显存,这个库可以与PyTorch等AI框架无关。通过导入这个库并调用其reset_cuda()函数,即可释放显存。这个库支持pytorch、tensorflow、onnxruntime等cuda运行环境。
需要注意的是,PyTorch有一个缓存区的设置,即使一个Tensor被释放了,进程也不会立即将空闲的显存还给GPU,而是等待下一个Tensor来填入这片被释放的空间。因此,使用nvidia-smi或gpustat等工具观察显存占用时,并不会立即看到显存的占用减少。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
pytorch清除cuda缓存
在 PyTorch 中,可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 方法来清除 CUDA 缓存。这个方法会释放 PyTorch 占用的所有显存,但并不会影响已经存储在显存中的变量或张量。
使用该方法的示例代码如下:
```python
import torch
# 创建一些张量并进行计算
x = torch.randn(1000, 1000).cuda()
y = torch.randn(1000, 1000).cuda()
z = torch.matmul(x, y)
# 清除 CUDA 缓存
torch.cuda.empty_cache()
```
在执行大量的计算、训练模型等占用显存较多的任务时,建议定期清理 CUDA 缓存,以避免显存不足的问题。