时间:2021-05-23
1-删除模型变量
del model_define2-清空CUDA cache
torch.cuda.empty_cache()3-步骤2(异步)需要一定时间,设置时延
time.sleep(5)完整代码如下:
del styler torch.cuda.empty_cache() time.sleep(5)以上这篇pytorch程序异常后删除占用的显存操作就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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我使用Pytorch进行模型训练时发现真正模型本身对于显存的占用并不明显,但是对应的转换为tensorflow后(权重也进行了转换),发现Python-tens
如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放,此时需要加入如下代码torch.cuda.empty_cache()我们来看一下官方
对于显存不充足的炼丹研究者来说,弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 实验实验代码如下:i
下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式。实验显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下:impo
pytorch指定GPU在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi查看显卡发现并没有使用GPU。所以