libtorch怎么释放显存
时间: 2023-12-02 17:11:19 浏览: 60
在使用libtorch训练深度学习模型时,可以使用以下方法释放显存:
1. 调用`torch::cuda::empty_cache()`函数,这个函数可以释放未被使用的显存。
2. 在每个Mini-Batch训练完后,使用`torch::autograd::grad()`函数清空梯度,然后手动调用`torch::cuda::empty_cache()`函数释放显存。
3. 如果使用的是`torch::DataLoader`进行数据加载,可以设置`num_workers=0`参数来关闭多线程数据加载,从而减少显存占用。
4. 降低batch size大小,使用更小的batch size可以减少显存占用,但可能会影响模型的训练效果。
需要注意的是,释放显存可能会对模型的训练效果产生影响,因此需要根据具体情况进行权衡和调整。
相关问题
torch 释放显存
在torch中,可以使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的显存。这个方法会释放掉未使用的缓存,但并不能释放无法被释放的显存。除此之外,还有其他一些方法可以帮助你在不关闭进程的情况下释放显存。
首先,使用torch.cuda.memory_allocated()可以查看当前tensor占用的显存,而torch.cuda.memory_reserved()可以查看进程占用的总显存。
其次,你还可以通过一些方法来释放显存。例如,可以通过删除无用的tensor、模型或数据来释放显存。当你不再需要使用它们时,及时删除可以释放相应的显存空间。
另外,你还可以尝试使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的缓存。这个方法可以释放掉一些临时占用的显存,但并不能释放无法被释放的显存。
总结起来,要释放torch中的显存,可以通过删除无用的tensor、模型或数据来释放显存。此外,使用torch.cuda.empty_cache()方法可以释放未使用的缓存。然而,对于无法被释放的显存,可能需要通过关闭进程来释放。
pytorch释放显存
在PyTorch中释放显存有几种方法可以尝试:
1. 手动释放显存:可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数手动释放显存。这将清除PyTorch缓存中的未使用显存,但不会释放由其他进程或Python进程占用的显存。
2. 使用`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数重置最大内存分配量。这将重置PyTorch跟踪的最大内存分配量,但不会实际释放显存。
3. 在代码中使用`torch.cuda.empty_cache()`和`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数的组合。可以在适当的位置调用这些函数,以确保在需要时手动释放显存。
4. 使用`torch.cuda.empty_cache()`函数后,可以将变量设置为`None`以释放它们所占用的显存。例如,可以使用`variable = None`来释放一个变量。
请注意,这些方法并不能完全控制GPU内存的释放,因为有些GPU内存可能由底层驱动程序或其他进程占用。但是,通过使用上述方法,您可以最大限度地减少PyTorch在运行过程中占用的显存量。