Pytorch已经可以自动回收我们不用的显存，类似于python的引用机制，当某一内存内的数据不再有任何变量引用时，这部分的内存便会被释放。但有一点需要注意，当我们有一部分显存不再使用的时候，这部分释放的显存通过Nvidia-smi命令是看不到的，举个例子： device ...

参考： ======================================================= 在pytorch中有几个关于显存的关键词： 在pytorch中显存为缓存和变量分配的空间之和叫做 ...

参考前文： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/15578068.html ==================================== 从前文我们知道pytorch中是分层进行管理显存 ...

https://blog.csdn.net/qq_40329272/article/details/105727722 ...

这个原因是pytorch不支持CUDA， 可以先输入 import torchprint(torch.cuda.is_available()) 如果输入为false则打开cmd，输入nvidia-smi查看cuda的版本，之后去Previous PyTorch Versions ...

我们在使用tensorflow 的时候,　有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源 ...

安装好anaconda后，安装pytorch： （1）使用pip install** ，代替conda install***更方便 （2）需要用到GPU资源的话，要加cuda的内容。linux查看本机cudu版本的命令为：cat /usr/local/cuda/version.txt ...

上一篇我介绍了cuda的基本知识，本篇我将会介绍有关主存和显存的相关概念和二者的联系。 __host__，__device__与__global__修饰函数 cuda中引入了三个宏：__host__、__device__与__global__，用于修饰函数，使得函数被定位到不同的位置 ...