paddle里如何手动释放变量

在 Paddle 中，可以手动释放变量来释放内存空间。以下是几种手动释放变量的方法：

1. 使用 `Var.clear()` 方法来释放单个变量的内存空间。

import paddle

# 创建一个变量
x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])

# 释放变量内存空间
x.clear()

2. 使用 `StaticGraphExecutor.release_vars()` 方法来释放多个变量的内存空间。

import paddle

# 创建多个变量
x = paddle.to_tensor([1, 2, 3])
y = paddle.to_tensor([4, 5, 6])

# 释放多个变量内存空间
paddle.static.ExecutionStrategy()
paddle.static.compiler.CompiledProgram()
paddle.static.Program()
paddle.static.save_inference_model()
paddle.static.load_inference_model()
executor = paddle.static.Executor(paddle.CUDAPlace(0))
executor.release_vars([x, y])

3. 使用 `paddle.fluid.dygraph.no_grad()` 上下文管理器来释放变量的梯度信息和内存空间。

import paddle

# 创建一个变量并计算梯度
x = paddle.to_tensor([1, 2, 3], dtype='float32', stop_gradient=False)
y = x * 2
z = y.mean()
z.backward()

# 释放变量的梯度信息和内存空间
with paddle.fluid.dygraph.no_grad():
    x.clear_gradient()
    y.clear_gradient()
    z.clear_gradient()