del images del inp_x_fake del inp_x del label del output
时间: 2024-02-10 14:01:38 浏览: 23
这是Python代码,这几行代码的作用是删除变量 images、inp_x_fake、inp_x、label、output,以释放内存空间。通过 del 关键字可以删除Python中的对象,从而释放内存。在这段代码中,可能是在一个循环或函数的末尾,为了避免下一次循环或函数调用时内存占用过高,需要手动删除不再需要的变量。
相关问题
del images del inp_x_fake del inp_x del label del output torch.cuda.empty_cache() iters += 1
这段代码是用来清除内存中的变量和缓存,以防止出现内存溢出的情况。具体来说,它会删除变量 images、inp_x_fake、inp_x、label 和 output,以及清空PyTorch的缓存(通过调用torch.cuda.empty_cache()函数)。最后,将迭代次数iters加1。这段代码通常在训练模型的循环中被调用,以确保内存不被过度占用。
netE.zero_grad() inp_x_fake = {} inp_x_fake['img']=fake_images inp_x_fake['encoded'] = netE(images)
这段代码中,首先使用了`netE.zero_grad()`来清空`netE`中的梯度信息。然后,定义了一个字典`inp_x_fake`,包含两个键值对。其中,`inp_x_fake['img']`的值为`fake_images`,`inp_x_fake['encoded']`的值为`netE(images)`。其中,`fake_images`是生成器生成的假图像,`netE(images)`是编码器对真实图像`images`进行编码得到的特征向量。这段代码的作用是将真实图像和生成的假图像都输入到相同的编码器中,得到它们的特征向量。
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