PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF怎样设置

`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 是一个环境变量，用于设置 PyTorch 在 GPU 上分配内存的配置。它允许用户在 PyTorch 分配 GPU 内存时指定一些参数，以优化内存使用和性能。

设置 `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 的方法如下：

1. 打开终端并输入以下命令：

   export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=可选参数

2. 将 "可选参数" 替换为您想要设置的参数。这些参数应该以逗号分隔，并且应该是键值对的形式，例如：

   export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=0:default:10000,1:large_pool:20000

其中参数的格式为 `<device_id>:<allocator_name>:<size>`

- `<device_id>`：GPU 设备的 ID，如果您只有一张 GPU 卡，可以将其设置为 0。
- `<allocator_name>`：内存分配器的名称，可以是 "default"、"pinned" 或自定义名称。
- `<size>`：内存池的大小，以字节为单位。

例如，上面的示例将为 GPU 0 设置两个内存池，分别为 "default" 和 "large_pool"，大小分别为 10000 和 20000 字节。

有关可用的参数和更多信息，请参阅 PyTorch 文档：https://pytorch.org/docs/stable/notes/cuda.html#cuda-memory-management.