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假设我创建了一个张量并将其放在 GPU 上,以后不需要它并且想释放分配给它的 GPU 内存;我该怎么做?
import torch
a=torch.randn(3,4).cuda() # nvidia-smi shows that some mem has been allocated.
# do something
# a does not exist and nvidia-smi shows that mem has been freed.
我试过:
del a
del a; torch.cuda.empty_cache()
但它们都不起作用。
最佳答案
运行 del tensor
会从 GPU 释放内存,但不会将其返回给设备,这就是为什么内存仍显示为在 nvidia-smi
上使用的原因。您可以创建一个新的张量,这将重用该内存。
https://discuss.pytorch.org/t/how-to-delete-pytorch-objects-correctly-from-memory/947 https://discuss.pytorch.org/t/about-torch-cuda-empty-cache/34232
关于python - 如何通过删除张量来释放 gpu 内存?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55788093/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!