Pytorch释放显存占用方式

下面是关于Pytorch如何释放显存占用的完整攻略，包含两条示例说明。

1. 使用with torch.no_grad()释放显存

在Pytorch中，通过with语句使用torch.no_grad()上下文管理器可以释放显存，这个操作对于训练中不需要梯度计算的代码非常有用。

代码示例：

import torch

# 创建一个3000 * 3000的矩阵
tensor = torch.randn((3000, 3000))

# 开启上下文管理器，释放梯度计算
with torch.no_grad():
    # 计算矩阵的逆矩阵
    inv_tensor = torch.inverse(tensor)

# 逆矩阵计算结束后，回到正常计算模式

2. 使用torch.cuda.empty_cache()释放显存

在使用Pytorch训练神经网络时，经常会出现显存占用过高的问题。这时可以使用torch.cuda.empty_cache()释放一些不必要的显存。

代码示例：

import torch

# 创建一个3000 * 3000的矩阵，并将其放到设备上运算
tensor = torch.randn((3000, 3000)).to("cuda")

# 使用矩阵进行计算
result = tensor.matmul(tensor)

# 记录结果值
value = result.mean()

# 释放一些显存
torch.cuda.empty_cache()

# 继续进行后续计算

综上所述，以上是两种有效的Pytorch释放显存占用方式，可以帮助我们更好的管理显存，提高训练过程中的稳定性和效率。