`TORCH_USE_CUDA_DSA`
时间: 2023-10-25 12:09:45 浏览: 107
`TORCH_USE_CUDA_DSA` 是一个编译选项,用于启用设备端断言。当你在使用 PyTorch 进行深度学习训练时,如果出现了 `Compile with TORCH_USE_CUDA_DSA to enable device-side assertions.` 的报错,那么可能是因为你的 PyTorch 没有启用设备端断言。要解决这个问题,你需要重新编译 PyTorch 并启用 `TORCH_USE_CUDA_DSA` 选项。不过,在大多数情况下,这个报错是由于显存不足导致的,你可以尝试降低显存或者使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来释放显存。
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TORCH_USE_CUDA_DSA
要编译使用CUDA支持的PyTorch,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保你已经安装了CUDA工具包。如果你还没有安装CUDA工具包,请根据你的操作系统和硬件配置从NVIDIA官方网站下载并安装适合的版本。
2. 接下来,你需要使用conda来安装PyTorch。你可以按照官方参考代码提供的指导,使用conda命令来安装PyTorch和相关的依赖库。例如,你可以使用以下命令安装PyTorch和相关库:
```
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
```
这将安装PyTorch、TorchVision、TorchAudio以及适合你的CUDA版本的PyTorch的CUDA工具包。
3. 一旦你完成了安装,你可以选择使用GPU来运行你的PyTorch代码。如果你的系统上有GPU,你可以使用以下代码将设备设置为CUDA:
```
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
```
这将检查系统是否有可用的CUDA设备,并将设备设置为CUDA(如果可用),否则将设置为CPU。
Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.
`TORCH_USE_CUDA_DSA` is an environment variable that enables device-side assertions in PyTorch. Device-side assertions are a type of debugging feature that can help identify errors in CUDA kernels by checking for invalid memory accesses, thread divergence, and other issues at runtime.
To compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA`, you need to set the environment variable before building PyTorch from source. Here are the steps to follow:
1. Clone the PyTorch repository from GitHub:
```
git clone --recursive https://github.com/pytorch/pytorch.git
cd pytorch
```
2. Set the `TORCH_USE_CUDA_DSA` environment variable:
```
export TORCH_USE_CUDA_DSA=1
```
3. Build PyTorch from source using the provided build script:
```
python setup.py install
```
After building PyTorch with `TORCH_USE_CUDA_DSA`, you can use the `torch.cuda.reset_peak_memory_stats()` function to reset the memory usage tracking and `torch.cuda.memory_allocated()` to get the total amount of memory allocated on the GPU.