释放已经占用的内存：可以尝试清除GPU上已经占用的内存，或者重启一下机器。

如果您使用的是Python，在程序中可以使用以下代码释放已经占用的内存：

import gc
gc.collect()

这将强制进行垃圾回收，以释放未使用的内存。

如果您使用的是GPU并且使用的是TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，在程序中可以使用以下代码释放GPU上已经占用的内存：

对于TensorFlow：

from tensorflow.keras import backend as K
K.clear_session()

对于PyTorch：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

如果以上方法无法解决问题，您可以尝试重启机器。

相关问题

用终端命令释放 PyTorch 占用的内存。

你可以使用以下命令来释放 PyTorch 占用的 GPU 内存：

$ fuser -v /dev/nvidia* # 查看哪些进程在使用 GPU
$ kill -9 <PID> # 结束对应的进程
$ sudo fuser -v /dev/nvidia* # 确认没有进程在使用 GPU
$ sudo systemctl restart nvidia-persistenced.service # 重启 NVIDIA Persistence Daemon
$ sudo systemctl restart nvidia-smi.service # 重启 NVIDIA System Management Interface

其中，`<PID>` 是占用 GPU 内存的进程的 PID。你可以使用 `fuser -v /dev/nvidia*` 命令来查看哪些进程在使用 GPU。如果你想要释放 PyTorch 占用的内存，你需要找到 PyTorch 进程的 PID，并使用 `kill -9 <PID>` 命令来结束这个进程。注意，这个操作会结束整个进程，如果你有其他任务在这个进程中运行，这些任务也会被结束。另外，这个方法只能释放 PyTorch 占用的 GPU 内存，不能释放 CPU 内存。如果你想要释放 CPU 内存，你可以使用 Linux 内置的 `free` 命令来查看内存使用情况，并使用 `sudo sync && sudo sysctl -w vm.drop_caches=3` 命令来释放缓存。

释放 pytorch 占用的内存

你可以调用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来释放 PyTorch 占用的内存。这个函数会释放 PyTorch 缓存中的所有未被引用的 GPU 内存，但是不会释放由 Python 对象占用的内存。例如，如果你在 PyTorch 中分配了一个 tensor，并将其赋值给 Python 变量 `a`，那么即使调用了 `torch.cuda.empty_cache()`，这个 tensor 仍然会占用 Python 变量 `a` 的内存。如果你想要释放这个内存，你需要将 `a` 赋值为 `None`，或者使用 `del a` 删除这个变量。