原因在於沒有使用torch.no_grad()函數。在查看驗證集和測試集表現時，應使用類似這樣的代碼 ...

參考前文： https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/15578068.html ==================================== 從前文我們知道pytorch中是分層進行管理顯存 ...

1、問題描述： 　　pytorch中，在測試階段進行前向推斷運行時，隨着for循環次數的增加，顯存不斷累加變大，最終導致顯存溢出。 2、解決方法： 使用如下代碼處理輸入數據： 　　假設X為模型的輸入 　　X = X.cuda() 　　input_blobs = Variable(X ...

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

參考： ======================================================= 在pytorch中有幾個關於顯存的關鍵詞： 在pytorch中顯存為緩存和變量分配的空間之和叫做 ...

PyTorch之具體顯存占用分析 原始文檔：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/cpionp 前言 PyTorch 使用中，由於顯卡顯存是固定的，並且短期內難以進一步提升，所以掌握顯存具體占用的細節有助於我們寫出更加高效的代碼，甚至跑出更好的結果。 所以本文 ...

　　對於顯存不充足的煉丹研究者來說，弄清楚Pytorch顯存的分配機制是很有必要的。下面直接通過實驗來推出Pytorch顯存的分配過程。 　　實驗實驗代碼如下： 　　輸出如下： 　　代碼首先分配3GB的顯存創建變量x，然后計算y，再用y進行反向傳播。可以看到，創建x后 ...

原文鏈接：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 親，顯存炸了，你的顯卡快冒煙了！ torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory ...