跑程序時總是會遇到顯存不足的問題





查閱資料之后在代碼開頭加了這兩行

torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0) torch.cuda.empty_cache()

比原先能多跑一會兒，但很快又說顯存不足了，于是我試了一下在每次訓練迭代前清一下緩存，即 def train_iter(self):# ...for epoch in range(config.n_epochs): # 每次迭代開始前torch.cuda.empty_cache() # 新增代碼#...
問題解決

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pytorch跑深度学习显存不足的问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。