memory_allocated

paddle.device.cuda. memory_allocated ( device=None ) [源代码]

返回给定设备上当前分配给 Tensor 的显存大小。

注解

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

参数

device (paddle.CUDAPlace|int|str,可选) - 设备、设备 ID 或形如 gpu:x 的设备名称。如果 device 为 None,则 device 为当前的设备。默认值为 None。

返回

一个整数,表示给定设备上当前分配给 Tensor 的显存大小,以字节为单位。

代码示例

>>> import paddle
>>> paddle.device.set_device('gpu')

>>> memory_allocated_size = paddle.device.cuda.memory_allocated(paddle.CUDAPlace(0))
>>> memory_allocated_size = paddle.device.cuda.memory_allocated(0)
>>> memory_allocated_size = paddle.device.cuda.memory_allocated("gpu:0")