pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache()_torch.cuda.empty_cache()写在哪里

参考  pytorch的显存机制torch.cuda.empty_cache() - 云+社区 - 腾讯云

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存，有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整，当然如果模型实在太大，那也没办法。使用torch.cuda.empty_cache()删除一些不需要的变量代码示例如下：
 

try:
 
output = model(input)
 
except RuntimeError as exception:
 
if "out of memory" in str(exception):
 
print("WARNING: out of memory")
 
if hasattr(torch.cuda, 'empty_cache'):
 
torch.cuda.empty_cache()
 
else:
 
raise exception

测试的时候爆显存有可能是忘记设置no_grad, 示例代码如下：
 

with torch.no_grad():
 
for ii,(inputs,filelist) in tqdm(enumerate(test_loader), desc='predict'):
 
if opt.use_gpu:
 
inputs = inputs.cuda()
 
if len(inputs.shape) < 4:
 
inputs = inputs.unsqueeze(1)
 
 
else:
 
if len(inputs.shape) < 4:
 
inputs = torch.transpose(inputs, 1, 2)