这段代码填充了一些GPU内存，不让它离开： checkpoint = torch.load(model_name) torch.cuda.empty_cache()print(torch.cuda.memory_reserved(0))
print(torch.cuda.memory_allocatedtorch.load会泄漏内存吗？如何才能使GPU内存<
浏览 4提问于2022-05-25得票数 2
和模型调用成功后，模型一直运行在GPU内存中，除非关闭服务器，否则无法释放GPU内存。那么，在通过Apache+Mod_wsgi+Django调用Keras模型时是否有任何方法来控制GPU内存的发布？
谢谢!
浏览 17提问于2017-05-12得票数 15
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我正在学习pycuda，但每次我运行完一个程序，都会有一些东西占用GPU的内存，如何清除GPU的内存，或者pycuda如何运行gc？
浏览 32提问于2019-05-14得票数 1
我是拟合一个模型在一个for循环，但我得到一个错误，我的GPU的内存是满的。我在Anaconda Spyder IDE中使用Keras。我的GPU是华硕GTX 1060 6gb。GPU属性表示98%的内存是满的：除了numba.cuda.close()，什么都没有刷新GPU内存，但是不允许我再次使用我的GPU。清除它的唯一方法是重新启动内核并重新运行我的代码。我正在寻找任何脚本代码添加我的代码允许我使用我的代码在for循环
浏览 0提问于2019-04-02得票数 5
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根据CUDA张量的，我看到可以在CPU和GPU内存之间传输张量。if CUDA is available b = a.to(torch.device("cpu"))
在这种情况下，我想知道是否总是有必要将张量从GPU传输回CPU，或者释放GP
浏览 0提问于2020-05-15得票数 3
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在交叉验证期间释放GPU内存
、、、、
然而，训练是运行良好的3倍，我得到了一个内存错误的GPU。
我没有做任何事情释放GPU内存在每个折叠结束。谁能让我知道是否有可能清除GPU内存之前，开始一个新的折叠。
浏览 7提问于2016-12-07得票数 2
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从零使用率开始：>>> import GPUtil>>> GPUtil.showUtilization()| 0 | 0% | 0% || 2 | 0% | 0% |然后，我创建了一个足够大的张量，并占据了内存-----------------| 1
浏览 0提问于2019-08-14得票数 25
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我的问题是gpu内存溢出，K.clear_session()不能工作，因为它会抛出
ValueError: Tensor("conv2d_1/kernel:0", shape=(3, 3, 1, 1),我怎样才能把角星的记忆清除为新的记忆？我只需要性能适合的方法，我可以删除所有。
浏览 0提问于2018-01-30得票数 2
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在训练过程中，有一个中间变量占用了大量的GPU内存，我想清除这个变量的内存。首先要
浏览 1提问于2019-05-09得票数 0
我使用optuna包来优化我的模型，并且使用这个选项一次运行多个作业。当我运行这个时，我得到：但我没有给这些层指定任何名字。我有了tensorflow.keras.backend.clear_session()，当我删除它时，我就不会再得到错误了。这个可以移除吗？影响是什么？对此还有别
浏览 1提问于2020-09-13得票数 1
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我正在Tensorflow的LSTM上训练一些音乐数据，在GPU内存分配方面遇到了一些问题，我不明白:我遇到了一个OOM，而实际上似乎仍然有足够的VRAM可用。*******************************xxxxxxxxxxxxxx W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:275]内存不足有关内存状态，请参见日志。/gpu_device.cc:906] DMA: 0
I tensorfl
浏览 10提问于2017-02-27得票数 23
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我使用Keras构建了一个基于CNN结构的自动编码器模型，在完成训练过程后，我的笔记本电脑有64 GPU的内存，但我注意到至少1/3的内存仍然被占用，GPU内存也是如此。我没有找到释放内存的好方法，我只能通过关闭Anaconda提示符命令窗口和jupyter笔记本来释放内存。我不确定是否有人有好的建议。谢谢!
浏览 3提问于2018-06-24得票数 20
我正在训练一个大型号，超过GPU内存(超过11 GB)。我想知道tensorflow中是否有将GPU内存转换为主内存的方法。有些效率的损失是可以接受的。完全在CPU上对模型进行训练，解决了内存问题，但速度太慢。
浏览 0提问于2018-03-23得票数 3
当我关闭VS代码时，GPU内存将被清除。我不能像浏览器中的传统方法那样使用jupyter。运行ipynb文件和nvidia-smi来查看GPU的使用情况。
浏览 14提问于2022-07-15得票数 3
我在TensorFlow中运行了MNIST演示程序，其中包含两个conv层和一个完整的层，我收到了一条消息，“内存用完了，试图分配2.59GiB”，但是它显示总内存为4.69GiB，空闲内存为3.22GiB对于更大的网络，我如何管理gpu内存？我只关心如何最好地利用gpu内存，并想知道它是如何发生的，而不是如何预先分配内存。
浏览 14提问于2016-04-29得票数 50
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我尝试使用OpenCL释放GPU中已分配的内存cl_int* A = new cl_int[arraySize];event.setCallback(CL_COMPLETE, &whenWritten);在回调whenWritten运行几秒后(编写完整的文本)，程序内存增加，并在windows10中使用TaskManager (专用内存使用量)，我在图表中也看到了内
浏览 3提问于2018-03-28得票数 0
我的GPU是NVIDIA RTX 2080 TITensorflow-gpu 1.12.0加载构建模型后(在编译之前)，我发现GPU内存已完全分配我试着监控GPU的内存使用情况，发现它在构建层之后就满了(在编译模型之前)。
浏览 9提问于2019-07-16得票数 0
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这完全是一个新手问题，但我已经搜索了几天，也找不到答案。 我使用cupy来分配一个很大的双精度数组(大约655k行x 4k列)，这在内存中大约是16 of。我在p2.8xlarge ( aws实例，声称有96 it的GPU内存和8个GPU)上运行，但当我分配数组时，它会给出内存不足的错误。这是不是因为96 GB的ram被分成8x12 GB的块，只能由每个GPU访问？是否没有跨GPU共享GPU内存的概念(就像多CPU情
浏览 62提问于2021-10-21得票数 0
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