pytorch清空显存缓冲区|极客笔记

pytorch清空显存缓冲区

在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，经常会遇到显存占用过高的问题。为了释放显存的缓冲区，我们可以使用一些方法来清空显存，让GPU资源得到更好的利用。本文将介绍一些常用的方法来清空PyTorch中的显存缓冲区，帮助大家更好地管理GPU资源。

方法一：手动清空显存

在PyTorch中，我们可以通过手动清空显存的方式来释放显存缓冲区。这种方法比较直接，可以在需要的时候及时释放显存。以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')

# 释放显存
del x

运行以上代码后，可以看到显存被释放，缓冲区得到清空。

方法二：使用`torch.cuda.empty_cache()`

除了手动释放显存外，PyTorch还提供了torch.cuda.empty_cache()函数来清空显存缓冲区。以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')

# 清空显存缓冲区
torch.cuda.empty_cache()

运行以上代码后，同样可以看到显存被释放，缓冲区得到清空。

方法三：使用`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`

除了清空显存缓冲区外，有时我们还需要重置最大显存使用量，这样可以更好地监控程序对显存的使用情况。使用torch.cuda.reset_max_memory_allocated()函数可以达到这个目的。以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')

# 重置最大显存使用量
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()

方法四：使用`torch.cuda.empty_cache`和`torch.cuda.reset_max_memory_allocated`

以上介绍了清空显存缓冲区和重置最大显存使用量两种方法，结合起来使用可以更好地管理显存资源。以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个Tensor
x = torch.randn(1000, 1000, device='cuda')

# 清空显存缓冲区
torch.cuda.empty_cache()

# 重置最大显存使用量
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()

通过以上方法，我们可以更加灵活地控制PyTorch中显存的使用情况，避免出现显存溢出或者显存缓冲区过大的问题。

pytorch清空显存缓冲区