PyTorch中查看内存占用的方法

pytorch 查看内存占用
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它允许用户快速地开发和部署深度学习模型。然而，深度学习模型往往需要大量的内存来存储数据和计算结果。因此，查看PyTorch中的内存占用情况对于优化模型和避免内存不足的问题非常重要。
在PyTorch中，可以使用几种方法来查看内存占用情况。其中最简单的方法是使用Python的内置函数memory_usage()。这个函数可以返回当前进程占用的内存量。下面是一个示例代码：

import torch
# 创建一个张量
x = torch.randn(1000, 1000)
# 打印当前内存占用情况
print(torch.cuda.memory_allocated())  # 如果有GPU支持的话
print(torch.cuda.memory_cached())  # 如果有GPU支持的话
print(torch.memory_allocated())  # 如果是CPU张量
print(torch.memory_cached())  # 如果是CPU张量

输出结果将显示当前进程占用的内存量。注意，memory_allocated()函数返回的是当前已分配的内存量，而memory_cached()函数返回的是当前缓存的内存量。如果你的程序使用GPU支持，这两个函数都将返回GPU内存的使用情况。如果你的程序使用CPU支持，这两个函数将返回CPU内存的使用情况。
除了使用memory_usage()函数外，还可以使用其他工具来查看PyTorch中的内存占用情况。例如，可以使用Python的第三方库torchsummary来打印模型的参数和内存占用情况。下面是一个示例代码：

import torchsummary
# 创建一个简单的模型
model = torch.nn.Sequential(
torch.nn.Linear(1000, 500),
torch.nn.ReLU(),
torch.nn.Linear(500, 10),
)
# 打印模型的参数和内存占用情况
torchsummary.summary(model, input_size=(1000,))

输出结果将显示模型的参数和内存占用情况，包括输入和输出的尺寸、参数数量和内存占用大小等信息。这对于优化模型和查找内存瓶颈非常有用。
另外，还可以使用Python的第三方库nvidia-smi来查看GPU的使用情况和显存占用情况。下面是一个示例命令：

nvidia-smi

该命令将显示所有GPU的详细信息，包括GPU型号、显存占用、温度、功耗等。这对于查找显存瓶颈和优化GPU使用非常有用。

PyTorch中查看内存占用的方法

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