Clean Cache GPU con PyTorch

Si estás utilizando PyTorch en tu proyecto de aprendizaje profundo y estás experimentando problemas de rendimiento, es posible que desees considerar limpiar la caché de la GPU. La caché de la GPU es utilizada por PyTorch para almacenar temporalmente datos y resultados de cálculos para su uso posterior. Sin embargo, si la caché se llena, puede afectar negativamente el rendimiento de tu aplicación.

Aquí te mostramos cómo puedes limpiar la caché de la GPU en PyTorch:

1. Importa las bibliotecas necesarias:


import torch
torch.cuda.empty_cache()


2. Limpia la caché de la GPU:


torch.cuda.empty_cache()


3. Reinicia tu aplicación:

Una vez que hayas limpiado la caché de la GPU, es recomendable reiniciar tu aplicación para liberar completamente la memoria de la GPU y asegurarte de que tu aplicación funcione correctamente.

Limpiar la caché de la GPU en PyTorch puede mejorar significativamente el rendimiento de tu aplicación de aprendizaje profundo. Si estás experimentando problemas de rendimiento, te recomendamos seguir estos pasos para limpiar la caché de la GPU y mejorar la eficiencia de tu aplicación.