PyTorch 释放当前正在使用的显存
引言
在使用深度学习框架 PyTorch 进行模型训练时，我们通常会遇到显存溢出的问题。显存溢出是指在模型训练过程中，由于显存资源不足，无法将数据一次性加载到显存中，导致程序报错或者性能下降。为了解决这个问题，我们需要释放当前正在使用的显存，以便为其他操作和模型训练腾出足够的空间。本文将介绍如何使用 PyTorch 中的方法释放显存，并给出相应的代码示例。
什么是显存
显存（Graphics Memory），也叫做显卡内存或者显存储器，是一种专门用于存储图形和视频数据的内存。在深度学习中，显存主要用于存储模型参数、中间结果和计算图等数据。由于深度学习模型的计算需求较高，显存的大小对模型训练的性能有很大的影响。
显存管理
PyTorch 提供了一些方法用于显存管理，包括显存分配、显存释放和显存清空等。在本文中，我们主要关注如何释放当前正在使用的显存。
释放显存的方法
PyTorch 提供了两种方法来释放当前正在使用的显存，分别是 torch.cuda.empty_cache() 和 torch.cuda.reset_max_memory_allocated()。
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.empty_cache() 方法用于清空未被使用的显存缓存。当我们使用显存进行计算时，可能会导致一些未使用的显存被占用，这些显存不能被 PyTorch 自动释放。通过调用 torch.cuda.empty_cache() 方法，我们可以手动释放这些未使用的显存。
下面是一个使用 torch.cuda.empty_cache() 方法释放显存的示例代码：
import torch
# 创建一个张量并将其移动到显存
x = torch.tensor([1, 2, 3]).cuda()
# 执行一些计算
y = x + 2
# 释放未使用的显存
torch.cuda.empty_cache()
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()
torch.cuda.reset_max_memory_allocated() 方法用于重置最大的显存使用量记录。通过调用 torch.cuda.reset_max_memory_allocated() 方法，我们可以将最大显存使用量记录重置为当前使用量，以便后续统计显存使用情况。
下面是一个使用 torch.cuda.reset_max_memory_allocated() 方法重置最大显存使用量记录的示例代码：
import torch
# 创建一个张量并将其移动到显存
x = torch.tensor([1, 2, 3]).cuda()
# 执行一些计算
y = x + 2
# 重置最大显存使用量记录
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()
示例
为了更好地理解如何使用上述方法释放显存，我们将结合一个简单的示例来说明。
假设我们有一个模型 MyModel，并且已经将其移动到显存上：
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc = nn.Linear(10, 10)
def forward(self, x):
return self.fc(x)
model = MyModel().cuda()
然后我们使用模型进行一次前向传播：
input = torch.randn(1, 10).cuda()
output = model(input)
在完成前向传播后，我们可以通过调用 torch.cuda.empty_cache() 方法释放未使用的显存：
torch.cuda.empty_cache()
如果我们想要重置最大显存使用量记录，可以调用 torch.cuda.reset_max_memory_allocated() 方法：
torch.cuda.reset_max_memory_allocated()
这样就完成了显存的释放操作。
总结
在本文中，我们介绍了如何使用 PyT
