pytorch程序异常后删除占用的显存操作

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() 我们来看一下官方文档的说明 Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible in nvidia-smi. Note e

PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高的问题 今天在使用 pytorch 的过程中,发现 CPU 占用率过高.经过检查,发现是因为先在 CPU 中生成了随机数,然后再调用.to(device)传到 GPU,这样导致效率变得很低,并且CPU 和 GPU 都被消耗. 查阅PyTorch文档后发现,torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成随机数,只要shape是tensor.cuda.Tensor类型即可.这样,就可以避免在 CPU 中生成过大的矩阵,而 shape

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下: try: output = model(input) except RuntimeError as exception: if "out of memory" in str(exception): print("WARNING: out of

1-删除模型变量 del model_define 2-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我们.

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-tensorflow在使用时默认吃掉所有显存,并且不手动终结程序的话显存并不释放(我有两个序贯的模型,前面一个跑完后并不释放占用显存)(https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727),这一点对于后续的工作有很大的影响. 后面发现python-tensorflow限制显存有两种方法: 1.

在代码中添加以下两行可以解决: torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 补充:pytorch训练过程显存一直增加的问题 之前遇到了爆显存的问题,卡了很久,试了很多方法,总算解决了. 总结下自己试过的几种方法: **1. 使用torch.cuda.empty_cache() 在每一个训练epoch后都添加这一行代码,可以让训练从较低显存的地方开始,但并不适用爆显存的问题,随着epoch的增加

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: import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况.情况分别如下: 在显存中创建1GB的张量,赋值给a,代码如下: a = torch.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu') 查看主存与显存情况: 可以看到主存与显存都变大了,而且显存不止变大了1G,多出来的内存是pytorch运行所需的一些配置变量,我们这

目录 1.技术背景 2.问题复现 3.解决思路 4.总结概要 1.技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问

Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速,Keras出现较晚,为Tensorflow的高层框架,由于Keras使用的方便性与很好的延展性,之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架. 但两者在使用GPU时都有一个特点,就是默认为全占满模式.在训练的情况下,特别是分步训练时会导致显存溢出,导致程序崩溃. 可以使用自适应配置来调整显存的使用情况. 一.Tensorflow 1.指定显卡 代码中加入 import os os.environ["CUDA_VIS

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import java.util.UUID; public class Test { public static void main(String[] args) { try { int i = 2/0; } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } try { System.out.println("try2"); } catch (Exception e) { // TODO: handle