pytorch 清楚缓存
时间: 2023-10-24 11:08:25 浏览: 56
PyTorch提供了`torch.cuda.empty_cache()`函数来清空缓存区。该函数可以释放被释放的Tensor占据的显存空间,以便在后续的计算中可以重新利用显存资源。使用`torch.cuda.empty_cache()`可以在程序中释放不再需要的显存资源,特别是在显存资源紧张的情况下可以在每个epoch开始时释放不用的显存资源。
参考资料:
- 引用: torch.cuda.empty_cache() 因为PyTorch是有缓存区的设置的,意思就是一个Tensor就算被释放了,进程也不会把空闲出来的显存还给GPU,而是等待下一个Tensor来填入这一片被释放的空间。所以我们用nvidia-smi/gpustat看到的显存占用不会减少。用torch.cuda.empty_cache可以清空缓冲区。在程序中加上这句会使速度变慢一些,但是有些情况下会有用,例如程序之前test的时候总是爆显存,然后在循环中加上了这句就不爆了。
- 引用: [PyTorch CUDA 清除缓存](https://blog.csdn.net/qq_43827595/article/details/115722953)
相关问题
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。
清除pytorch缓存
清除PyTorch缓存的方法有多种。一种方法是在代码中导入`torch`和`gc`库,然后使用`gc.collect()`和`torch.cuda.empty_cache()`函数来清除缓存。这样可以释放显存并提升程序的运行效率。
另一种方法是在循环中使用`torch.cuda.empty_cache()`语句来清除缓存。这种方法适用于在循环中进行大量计算时,如果之前的操作导致爆显存的情况,使用这个语句可以避免显存溢出的问题。
如果在代码中存在类似`kwargs = {'num_workers': 6, 'pin_memory': True} if torch.cuda.is_available() else {}`的语句,可能会导致运行过程中出现cuda out of memory的错误。可以尝试修改这部分代码,或者调整`num_workers`参数的值来解决此问题。