PyTorch에서 모델 사용 후 GPU 메모리 지우는 방법

PyTorch에서 모델 사용 후 GPU 메모리 지우는 방법

del 사용:

모델을 더 이상 사용하지 않을 경우 del 키워드를 사용하여 메모리에서 삭제할 수 있습니다.

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용

del model

torch.cuda.empty_cache 사용:

torch.cuda.empty_cache 함수를 사용하여 GPU 메모리 캐시를 비울 수 있습니다.

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용

torch.cuda.empty_cache()

gc.collect 사용:

Python 가비지 컬렉터를 사용하여 사용하지 않는 객체를 메모리에서 삭제할 수 있습니다.

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용

gc.collect()

torch.cuda.reset_max_memory_allocated 사용:

torch.cuda.reset_max_memory_allocated 함수를 사용하여 GPU 메모리 할당량을 초기화할 수 있습니다.

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용

torch.cuda.reset_max_memory_allocated()

with torch.cuda.device(None): 사용:

with torch.cuda.device(None): 블록을 사용하여 현재 CUDA 장치에서 모든 텐서를 메모리에서 삭제할 수 있습니다.

model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용

with torch.cuda.device(None):
    # 코드 실행

참고:

• 위에 나열된 방법 외에도 PyTorch에서 GPU 메모리를 지우는 다른 방법도 있습니다.
• 사용하는 방법은 특정 상황에 따라 다를 수 있습니다.
• 더 많은 정보는 PyTorch 공식 문서를 참조하십시오.

예제 코드

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용
input = torch.randn(10, 1)
output = model(input)

# 메모리 지우기 방법 1: `del` 사용
del model

# 메모리 지우기 방법 2: `torch.cuda.empty_cache` 사용
torch.cuda.empty_cache()

# 메모리 지우기 방법 3: `gc.collect` 사용
gc.collect()

# 메모리 지우기 방법 4: `torch.cuda.reset_max_memory_allocated` 사용
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()

# 메모리 지우기 방법 5: `with torch.cuda.device(None):` 사용
with torch.cuda.device(None):
    # 코드 실행

• 이 코드는 예시이며, 실제 사용 환경에 맞게 수정해야 합니다.
• 코드를 실행하기 전에 PyTorch와 CUDA가 설치되어 있는지 확인하십시오.

PyTorch에서 GPU 메모리를 지우는 대체 방법

torch.cuda.memory_summary 함수를 사용하여 GPU 메모리 사용량을 확인하고 특정 텐서를 메모리에서 삭제할 수 있습니다.

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 사용
input = torch.randn(10, 1)
output = model(input)

# GPU 메모리 사용량 확인
torch.cuda.memory_summary()

# 특정 텐서 메모리에서 삭제
del output

# GPU 메모리 사용량 다시 확인
torch.cuda.memory_summary()

torch.autograd.profiler.profile 사용:

torch.autograd.profiler.profile 함수를 사용하여 모델 실행 중 메모리 사용량을 추적하고 메모리 누수를 찾을 수 있습니다.

import torch

# 모델 정의
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 모델 실행 중 메모리 사용량 추적
with torch.autograd.profiler.profile() as prof:
    input = torch.randn(10, 1)
    output = model(input)

# 메모리 사용량 프로필 출력
print(prof)

nvidia-smi 사용:

nvidia-smi 명령을 사용하여 GPU 메모리 사용량을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.

nvidia-smi