pytorch 显存逐渐增长

在使用PyTorch进行深度学习训练时，显存逐渐增长的问题是比较常见的。这是由于在训练过程中，模型参数和梯度都需要存储在显存中，而且每个batch的输入数据也需要存储在显存中，如果不及时释放显存，就会导致显存逐渐增长，最终导致程序崩溃。以下是一些解决方法：

1.使用with torch.no_grad()语句块来减少内存占用，这个语句块可以禁止梯度计算，从而减少显存的使用。

2.使用torch.utils.checkpoint来减少显存占用，这个函数可以将计算图分段，每次只计算一部分，从而减少显存的使用。

3.使用torch.cuda.empty_cache()函数来释放显存，这个函数可以释放PyTorch占用的所有未被使用的显存。

4.使用更小的batch size，这个方法可以减少每个batch的显存占用。

5.使用半精度浮点数来减少显存占用，这个方法可以将模型参数和梯度存储为16位浮点数，从而减少显存的使用。

以下是一个使用torch.cuda.empty_cache()函数释放显存的例子：

import torch

# 训练代码
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 训练代码
        # ...

        # 每训练10个batch释放一次显存
        if i % 10 == 0:
            torch.cuda.empty_cache()