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如何通过删除张量来释放gpu内存？
问
如何通过删除张量来释放gpu内存？
EN
Stack Overflow用户
提问于
2019-04-22 01:04:21
回答 1
查看 10.2K
关注 0
票数 6
假设我创建了一个张量，并将它放在GPU上，以后不需要它，并且希望释放分配给它的GPU内存；我该如何做呢？
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()
但它们都不管用。
EN
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-04-22 12:43:09
运行
del tensor
会将内存从GPU中释放出来，但不会将其返回给设备，这就是为什么内存仍然显示在
nvidia-smi
上。您可以创建一个新的张量，这将重用该内存。
资料来源
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
票数 7
EN
页面原文内容由
Stack Overflow
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55788093
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