一.

使用pynvml包（實際顯存占用，包含cache）

import pynvmlpynvml.nvmlInit() handle = pynvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0) # 0表示顯卡標號 meminfo = pynvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) print(meminfo.total/1024**2) #總的顯存大小 print(meminfo.used/1024**2) ?#已用顯存大小 print(meminfo.free/1024**2) ?#剩余顯存大小

二.

torch.cuda.memory_allocated（理論上顯存占用，不包含cache）

print(torch.cuda.memory_allocated(device=0) / (1024 * 1024))#0表示顯卡號

文檔：https://pytorch.org/docs/master/generated/torch.cuda.memory_allocated.html?highlight=torch%20cuda%20memory_allocated#torch.cuda.memory_allocated

總結

以上是生活随笔為你收集整理的查看显存占用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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