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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 memory")
if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
torch.cuda.empty_cache()
else:
raise exception
测试的时候爆显存有可能是忘记设置no_grad, 示例代码如下：
with torch.no_grad():
for ii,(inputs,filelist) in tqdm(enumerate(test_loader), desc='predict'):
if opt.use_gpu:
inputs = inputs.cuda()
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = inputs.unsqueeze(1)
else:
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = torch.transpose(inputs, 1, 2)
inputs = inputs.unsqueeze(1)
以上这篇解决Pytorch 训练与测试时爆显存(out of memory)的问题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。
标签：
Pytorch,训练,测试
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。