torch.cuda.memory_allocated()使用方法

时间: 2024-05-25 22:15:13 浏览: 283
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torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

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您好，torch.cuda.memory_allocated()是用于获取当前PyTorch程序在给定GPU上分配的内存数量的函数。您可以按照以下方式使用该函数： 1. 在您的PyTorch程序中导入torch和torch.cuda. 2. 使用torch.cuda.memory_allocated()获取当前程序在所选GPU上分配的内存数量（以字节为单位）。 请注意，此函数仅适用于使用CUDA加速的PyTorch程序，并且需要选定GPU。如果您使用的是CPU版本的PyTorch，或者未指定GPU，则会出现错误。
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4. **动态批大小**：根据GPU的可用显存动态调整批量大小，例如使用torch.cuda.memory_allocated()和torch.cuda.memory_cached()来监测显存使用情况。 5. **数据预处理**：对输入数据进行预处理，如压缩、归一化...

torch.cuda.max_memory_allocated() / MB

torch.cuda.max_memory_allocated()是PyTorch中的一个函数，用于获取当前进程中已分配的CUDA内存的最大值。它返回的结果是以字节为单位的整数。 通过除以MB，将字节转换为兆字节。这里的MB是一个自定义的变量...

for obj in list(torch.cuda.memory_allocated()): 提示错误TypeError: 'int' object is not iterable

memory_usage = torch.cuda.memory_allocated() for obj in list(memory_usage): # do something torch.cuda.memory_allocated() 返回的是一个 int 类型的值，它表示当前 PyTorch 程序在 GPU 上已经分配的...

MB = 1024.0 * 1024.0 for obj in iterable: data_time.update(time.time() - end) yield obj iter_time.update(time.time() - end) if i % print_freq == 0 or i == len(iterable) - 1: eta_second = iter_time.global_avg * (len(iterable) - i) eta_string = str(datetime.timedelta(seconds=eta_second)) if torch.cuda.is_available(): print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time), memory=torch.cuda.max_memory_allocated() / MB)) else: print(log_msg.format(i, len(iterable), eta=eta_string, meters=str(self), time=str(iter_time), data=str(data_time))) i += 1 end = time.time()

这段代码是MetricLogger类的log_every方法的一部分，用于在迭代过程中记录指标并打印日志。 在这段代码中，通过一个循环迭代iterable对象，对每个迭代进行以下操作： - 更新数据加载时间 data_time - 使用...

torch.save(model.state_dict(), r'./saved_model/' + str(args.arch) + '_' + str(args.batch_size) + '_' + str(args.dataset) + '_' + str(args.epoch) + '.pth') # 计算GFLOPs flops = 0 for name, module in model.named_modules(): if isinstance(module, torch.nn.Conv2d): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_channels * module.out_channels * module.kernel_size[ 0] * module.kernel_size[1] / module.stride[0] / module.stride[1] elif isinstance(module, torch.nn.Linear): flops += module.weight.numel() * 2 * module.in_features start_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end_event = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start_event.record() with torch.no_grad(): output = UNet(args,3,1).to(device) end_event.record() torch.cuda.synchronize() elapsed_time_ms = start_event.elapsed_time(end_event) gflops = flops / (elapsed_time_ms * 10 ** 6) print("GFLOPs: {:.2f}".format(gflops)) return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops出现错误 best_iou,aver_iou,aver_dice,aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, FPS, parameters, gflops = val(model,best_iou,val_dataloader) File "D:/BaiduNetdiskDownload/0605_ghostv2unet _tunnelcrack/ghostunet++/UNET++/main.py", line 143, in val return best_iou, aver_iou, aver_dice, aver_hd, aver_accuracy, aver_recall, aver_precision, aver_f1score, aver_memory, fps, parameters, gflops UnboundLocalError: local variable 'gflops' referenced before assignment怎么修改

memory = torch.cuda.max_memory_allocated() / 1024.0 / 1024.0 aver_iou += iou aver_dice += dice aver_hd += hd aver_accuracy += accuracy aver_recall += recall aver_precision += precision aver_f1...

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = Model().to(device) 报错CUDA out of memory. Tried to allocate 4.93 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 1.48 GiB already allocated; 3.16 GiB free; 1.49 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 如何解决，生成相关代码

torch.backends.cuda.cache_allocated = True # 检查是否有可用的 GPU if torch.cuda.is_available(): device = torch.device('cuda') else: device = torch.device('cpu') # 把模型移动到 GPU 上 model = Model...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 2.00 MiB (GPU 0; 11.76 GiB total capacity; 11.57 GiB already allocated; 1.81 MiB free; 11.62 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 使用的是什么模块包？

根据你提供的错误信息，可以看出是在使用...3. 在代码中使用torch.cuda.empty_cache()释放内存。 4. 调整PyTorch的内存管理参数，比如max_split_size_mb，以避免内存碎片。 希望这些方法能够帮助你解决这个问题。

Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 34.00 MiB (GPU 0; 9.77 GiB total capacity; 8.26 GiB already allocated; 22.69 MiB free; 8.40 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

2. 禁用梯度计算，在不需要梯度的部分代码中使用 with torch.no_grad(): 来减少计算图的构建和内存占用。 3. 将PyTorch的内存分配策略改为使用“缓存分配器”，可以通过设置环境变量 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 来实现...

return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 146.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 8.20 MiB already allocated; 4.18 GiB free; 22.00 MiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

您可以尝试使用torch.cuda.amp模块中的自动混合精度功能。 5. 手动释放内存：在每个批次结束时，您可以手动调用torch.cuda.empty_cache()来释放缓存的内存。 另外，您还可以尝试在PyTorch中设置一些环境变量来...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.00 GiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 5.01 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.18 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0) torch.cuda.set_max_split_size(1024*1024*1024) 这段代码将会设置每个进程最大使用 50% 的 GPU 内存，并且最大分块大小为 1GB。你可以根据具体情况...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 58.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 5.25 GiB already allocated; 0 bytes free; 5.28 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0) 这将设置max_split_size_mb为0.5GB，可以根据您的实际情况进行调整。 最后，如果您的显存仍然不足，可能需要考虑更大的显卡或使用更小的模型。 希望...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 8.00 GiB total capacity; 6.36 GiB already allocated; 0 bytes free; 6.44 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这个错误是由于CUDA内存不足引起的。您可以尝试以下解决方法之一： 1. 减少您模型的批处理大小（batch size），以减少内存需求。...希望这些方法能够帮助您解决CUDA内存不足的问题！如果还有其他问题，请随时提问。

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 12.00 MiB (GPU 0; 1.96 GiB total capacity; 1.53 GiB already allocated; 1.44 MiB free; 1.59 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这是一个CUDA内存错误，代表GPU内存不足，无法分配12.00 MiB的内存。您可以尝试设置max_split_size_mb以避免内存碎片，以获得更多的内存。请参考PyTorch的内存管理文档以获得更多信息和PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 7.63 GiB (GPU 0; 12.00 GiB total capacity; 9.63 GiB already allocated; 555.04 MiB free; 9.65 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

这种情况下，你可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 减少每个batch的大小，这样可以减少内存的使用。 2. 释放不必要的变量，尤其是中间变量，以节省内存空间。 3. 使用更大的GPU，或者在多个GPU上运行程序。 4...

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.82 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 2.13 GiB already allocated; 50.15 MiB free; 2.15 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法： 1. 减少批量大小或者输入数据大小，以减少内存占用。 2. 使用更大的 GPU。 3. 使用 PyTorch 的内存管理工具来优化内存使用。例如，你可以尝试设置 max_split_size_mb ...

报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

6. 设置PyTorch的CUDA分配配置：根据错误信息中提到的"PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"，可以参考PyTorch文档中关于内存管理和CUDA分配配置的部分，调整相关配置参数。 以上是一些可能解决该问题的方法，你可以根据实际...

报错torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 24.00 MiB (GPU 0; 2.00 GiB total capacity; 1.58 GiB already allocated; 0 bytes free; 1.67 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

可以使用del语句来删除变量，并使用torch.cuda.empty_cache()来清空缓存。 3. 使用半精度浮点数：将模型参数和激活值转换为半精度浮点数（half precision），可以减少内存的使用量。可以使用PyTorch中的torch....
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