torch.cuda.empty_cache
时间: 2023-04-28 20:00:54 浏览: 92
torch.cuda.empty_cache是PyTorch中的一个函数,用于清空CUDA缓存。当使用PyTorch进行深度学习训练时,会占用大量的显存,如果不及时清空缓存,会导致显存不足,从而影响模型的训练效果。因此,在训练过程中,可以定期调用torch.cuda.empty_cache函数来清空CUDA缓存,以释放显存。
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torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.empty_cache() 是 PyTorch 库中的一个函数,用于释放 CUDA 内存缓存。当我们在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时,会不断地分配 GPU 内存,如果不及时释放,会导致 GPU 内存不足,从而影响模型的训练效果。因此,在长时间训练模型时,我们可以使用 torch.cuda.empty_cache() 函数来定期释放 GPU 内存缓存,以保证模型的训练效果。
torch.cuda.empty_cache() 加在代码哪里
`torch.cuda.empty_cache()`可以用于清空PyTorch使用的GPU缓存,以便在运行时释放内存。通常在训练过程中显存不够时,可以使用该函数来释放一些不必要的显存。你可以将其放在以下位置:
1. 在每个epoch的结束时,在模型评估之后,可以使用该函数清空GPU缓存,例如:
```
for epoch in range(num_epochs):
# 训练模型
train_loss = train(model, train_data_loader, optimizer, device)
# 评估模型
valid_loss = evaluate(model, valid_data_loader, device)
# 在每个epoch结束时清空GPU缓存
torch.cuda.empty_cache()
```
2. 如果你的模型有很多参数,可能会在某些时刻耗尽显存,可以在训练过程中的某些关键点手动释放内存,例如:
```
for i, batch in enumerate(data_loader):
# 将数据移动到GPU上
inputs = batch.to(device)
# 前向传播
outputs = model(inputs)
# 反向传播
loss.backward()
# 在每个100个batch后手动释放内存
if i % 100 == 0:
torch.cuda.empty_cache()
```
希望这能帮到你。