模型下载报错如下，应该如何清理显存

Question

错误中的具体内容为下图

使用nvidia-smi查看gpu也没有占用，如图

这种情况我应该如何清除所占用的部分

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

问题分析与解决步骤

从您描述的情况来看，您在使用PyTorch时遇到了模型下载错误，并且发现GPU显存并未占用。为了解决问题并清理可能存在的内存占用，您可以尝试以下方法：

1. 重启Kernel或Jupyter Notebook

   • 如果您在Jupyter Notebook或Google Colab中运行代码，请重启内核以确保所有之前运行的进程被彻底清理。

2. 关闭当前会话中的所有Tensor

   • 确保已经调用.detach()和.cpu()将所有不在使用的Tensor移动到CPU，并释放其在GPU上的显存。

   # 假设model是您的模型，且它可能包含未释放的张量
   for param in model.parameters():
       param.grad = None  # 清除梯度（如果存在）
   del model  # 删除模型引用
   torch.cuda.empty_cache()  # 清空CUDA缓存
   

3. 检查后台进程

   • 使用系统命令查看是否有其他PyTorch或其他GPU相关进程仍在运行：

     nvidia-smi -l 1  # 每秒刷新一次，实时监控GPU使用情况
     ps -aux | grep python  # 查看Python后台进程
     

   • 结束可能占用资源的相关进程。

4. 设置环境变量

   • 在运行新的训练任务前，强制PyTorch分配新内存而非重用旧内存：

     import torch
     torch.cuda.reset_max_memory_allocated()
     

5. 卸载不需要的库或模块

   • 如果有其它大型模型库或数据集加载在内存中，请确保正确卸载它们。

6. 重新启动计算机

   • 如果以上步骤仍无法解决问题，可能是由于某些底层资源没有被正确释放，此时可考虑重启计算机以彻底清理GPU资源。

请注意，实际给出的代码片段仅作为示例，并非针对具体错误进行的修复。对于具体的报错内容（即{img1}、{img2}和{img3}所示内容），请提供详细信息以便我能针对性地给出解决方案。此外，若问题在于模型下载错误而非显存占用，则需要关注网络连接、存储空间以及模型源地址的有效性。