原因在于没有使用torch.no_grad()函数。在查看验证集和测试集表现时，应使用类似这样的代码 ...

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 ...

1、问题描述： 　　pytorch中，在测试阶段进行前向推断运行时，随着for循环次数的增加，显存不断累加变大，最终导致显存溢出。 2、解决方法： 使用如下代码处理输入数据： 　　假设X为模型的输入 　　X = X.cuda() 　　input_blobs = Variable(X ...

/how-to-use-memory-pytorch ...

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 ...

PyTorch之具体显存占用分析 原始文档：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/cpionp 前言 PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。 所以本文 ...

　　对于显存不充足的炼丹研究者来说，弄清楚Pytorch显存的分配机制是很有必要的。下面直接通过实验来推出Pytorch显存的分配过程。 　　实验实验代码如下： 　　输出如下： 　　代码首先分配3GB的显存创建变量x，然后计算y，再用y进行反向传播。可以看到，创建x后 ...

原文链接：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory ...