如何在 XGBoost 中释放 GPU 上的所有内存？

Question

这是我的代码：

clf = xgb.XGBClassifier(
  tree_method = 'gpu_hist',
  gpu_id = 0,
  n_gpus = 4,
  random_state = 55,
  n_jobs = -1
)
clf.set_params(**params)
clf.fit(X_train, y_train, **fit_params)

我已经阅读了 and this git issue 上的答案，但都没有用。

我试过这样删除助推器：

clf._Booster.__del__()
gc.collect()

它会删除助推器，但不会完全释放 GPU 内存。

我想 Dmatrix 仍然存在，但我不确定。

如何释放整个内存？

Answer 1

好吧，我认为您无法访问已加载的 Dmatrix，因为 fit 函数没有 return 它。你可以查看源代码 here on this github link:

所以我认为最好的方法是将它包装在一个进程中，然后运行那样，就像这样：

from multiprocessing import Process

def fitting(args):
    clf = xgb.XGBClassifier(tree_method = 'gpu_hist',gpu_id = 0,n_gpus = 4, random_state = 55,n_jobs = -1)
    clf.set_params(**params)
    clf.fit(X_train, y_train, **fit_params)

    #save the model here on the disk

fitting_process = Process(target=fitting, args=(args))
fitting process.start()
fitting_process.join()

# load the model from the disk here

如何在 XGBoost 中释放 GPU 上的所有内存？

How do I free all memory on GPU in XGBoost?

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