pytorch清除gpu占用的内存|极客笔记

pytorch清除gpu占用的内存

在使用PyTorch进行深度学习模型训练过程中，经常会发现GPU的内存在训练过程中逐渐被占用，最终导致内存不足的错误。这时需要及时清除GPU上的内存，以释放资源，避免程序崩溃。本文将详细介绍如何清除PyTorch中GPU占用的内存。

为什么需要清除GPU占用的内存

在PyTorch中，张量（Tensor）是深度学习模型中最基本的数据结构，而大部分的计算都是在GPU上进行的。当我们创建大量的张量或进行大规模的模型训练时，GPU的内存会逐渐被占用，如果不及时清理，就会导致内存溢出的情况发生。

在深度学习任务中，尤其是在训练大型模型时，经常会遇到内存占用过高的情况，这时就需要手动清理GPU上的内存，以释放资源，避免程序崩溃。

如何清除GPU占用的内存

在PyTorch中，我们可以通过一些方法来清除GPU上的内存，主要包括以下几种方式：

1. 释放不需要的张量

在训练过程中，有些张量在使用完之后就不再需要了，可以通过将其置为None或使用del关键字来释放内存。

import torch

# 创建一个张量
x = torch.randn(10000, 10000)

# 使用完之后释放内存
x = None
# 或者使用del关键字
del x

2. 使用`torch.cuda.empty_cache()`

PyTorch提供了torch.cuda.empty_cache()函数来主动释放GPU上的缓存，该函数会将所有未使用的内存释放，以便其他程序使用。

import torch

# 创建一个张量
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

# 使用完之后清除GPU的缓存
torch.cuda.empty_cache()

3. 使用`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`

PyTorch还提供了torch.cuda.reset_max_memory_allocated(device=None)函数来重置GPU上的最大内存分配量，这样可以避免内存溢出。

import torch

# 创建一个张量
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

# 使用完之后重置最大内存分配量
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()

4. 使用`torch.cuda.empty_cache`结合循环清除GPU缓存

有时候，内存占用过高可能是由于循环中未释放内存导致的，可以在每次循环迭代结束时手动清除GPU缓存。

import torch

for i in range(1000):
    # 创建一个张量
    x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

    # 训练模型或进行其他操作

    # 清除GPU缓存
    torch.cuda.empty_cache()

总结

在PyTorch中，清除GPU占用的内存是非常重要的，可以避免程序由于内存占用过高而崩溃。通过释放不需要的张量、使用torch.cuda.empty_cache()函数、使用torch.cuda.reset_max_memory_allocated()函数以及结合循环清除GPU缓存等方式，可以有效地清除GPU上的内存，保证程序顺利运行。