memory_allocated

paddle.device. memory_allocated ( device=None ) 

返回给定设备上当前分配给 Tensor 的内存大小。

备注

Paddle 中分配给 Tensor 的内存块大小会进行 256 字节对齐，因此可能大于 Tensor 实际需要的内存大小。例如，一个 shape 为[1]的 float32 类型 Tensor 会占用 256 字节的内存，即使存储一个 float32 类型数据实际只需要 4 字节。

参数

device (paddle.CUDAPlace|paddle.CustomPlace|paddle.XPUPlace|str|int，可选) - 设备、设备 ID 或形如 gpu:x、xpu:x 或自定义设备名称的设备字符串。如果为 None，则返回当前设备的统计信息。默认值为 None。

返回

int，给定设备上当前分配给 Tensor 的内存大小，以字节为单位。

代码示例

          >>> import paddle
>>> paddle.device.memory_allocated('npu:0')
>>> paddle.device.memory_allocated('npu')
>>> paddle.device.memory_allocated(0)
>>> paddle.device.memory_allocated(Paddle.CustomPlace('npu',0))

         