释放GPU显存

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原创最新推荐文章于 2026-05-09 05:56:46 发布 3.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

torch显存分析——如何在不关闭进程的情况下释放显存 torch显存占用分析，以及如何在不关闭进程的情况下，利用代码释放不再占用的显存。阅读详情

使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存

import os
pid = list(set(os.popen('fuser -v /dev/nvidia*').read().split()))
kill_cmd = 'kill -9 ' + ' '.join(pid)
print(kill_cmd)
os.popen(kill_cmd)

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Pytorch训练模型时如何释放GPU显存 torch.cuda.empty_cache()内存释放以及cuda的显存机制探索前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！ pytorch训练只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cuda running时固有配件必须要占掉的显存，你先训练过程汇总也是无法释放的。 import torch 阅读详情

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