torch.cuda.empty_cache()

torch.cuda.empty_cache() 是 PyTorch 库中的一个函数，用于释放 CUDA 内存缓存。当我们在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，会不断地分配 GPU 内存，如果不及时释放，会导致 GPU 内存不足，从而影响模型的训练效果。因此，在长时间训练模型时，我们可以使用 torch.cuda.empty_cache() 函数来定期释放 GPU 内存缓存，以保证模型的训练效果。

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torch.cuda.empty_cache

torch.cuda.empty_cache是PyTorch中的一个函数，用于清空CUDA缓存。当使用PyTorch进行深度学习训练时，会占用大量的显存，如果不及时清空缓存，会导致显存不足，从而影响模型的训练效果。因此，在训练过程中，可以定期调用torch.cuda.empty_cache函数来清空CUDA缓存，以释放显存。

with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect()

这段代码是用来清空GPU缓存以及释放GPU显存的。在深度学习模型训练中，由于模型参数比较庞大，GPU显存经常会出现溢出的情况，导致程序崩溃或者训练速度变慢。为了避免这种情况的发生，需要在适当的时候清空GPU缓存和释放GPU显存。其中，torch.cuda.empty_cache()会清空未释放的缓存，而torch.cuda.ipc_collect()会释放GPU显存中被其他进程占用但是未被使用的部分。注意，在调用这些函数之前需要先将模型和数据移动到GPU中。