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Pytorch 訓練時有時候會因為加載的東西過多而爆顯存，有些時候這種情況還可以使用cuda的清理技術進行修整，當然如果模型實在太大，那也沒辦法。
使用torch.cuda.empty_cache()刪除一些不需要的變量代碼示例如下：
try:
output = model(input)
except RuntimeError as exception:
if "out of memory" in str(exception):
print("WARNING: out of memory")
if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
torch.cuda.empty_cache()
else:
raise exception
測試的時候爆顯存有可能是忘記設置no_grad, 示例代碼如下：
with torch.no_grad():
for ii,(inputs,filelist) in tqdm(enumerate(test_loader), desc='predict'):
if opt.use_gpu:
inputs = inputs.cuda()
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = inputs.unsqueeze(1)
else:
if len(inputs.shape) < 4:
inputs = torch.transpose(inputs, 1, 2)
inputs = inputs.unsqueeze(1)
以上這篇解決Pytorch 訓練與測試時爆顯存(out of memory)的問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持億速云。
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