该怎么修改代码 使其在某些情况下使用torch.cuda.empty_cache()

可以在函数的参数列表中添加一个布尔类型的参数，用来表示是否清空 GPU 存储空间。如果这个参数为 True，则在每个 batch 中使用 torch.cuda.empty_cache()；否则，不使用。这样可以根据不同的情况来选择是否清空 GPU 存储空间，从而提高程序的性能。修改后的代码如下所示：

def test(engine, data_loader, clear_cache=False):
    engine.eval()
    results = []
    dataset = data_loader.dataset
    prog_bar = ProgressBar(len(dataset))
    for i, data in enumerate(data_loader):
        with torch.no_grad():
            result = engine(data)[0]
        if clear_cache:
            torch.cuda.empty_cache()
        results.append(result)
        batch_size = len(data["video_metas"][0].data)
        for _ in range(batch_size):
            prog_bar.update()
    return results

在使用该函数时，如果需要清空 GPU 存储空间，可以将 clear_cache 参数设置为 True，例如：

results = test(engine, data_loader, clear_cache=True)

如果不需要清空 GPU 存储空间，则可以省略 clear_cache 参数或者将其设置为 False。