怎样Pytorch清空显存缓冲区(torch.cuda.empty_cache)步骤

在PyTorch中，`torch.cuda.empty_cache()`是一个函数，用于释放GPU上缓存的所有计算结果和张量。这可以帮助释放内存资源，尤其是在处理大量数据或者多次迭代训练模型后。以下是使用这个功能的基本步骤：

1. 首先，你需要确保你的代码是在使用CUDA设备（即GPU）运行的。你可以通过检查`torch.cuda.is_available()`来确认是否支持GPU。

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")  # 使用GPU
else:
    device = torch.device("cpu")   # 如果GPU不可用，则使用CPU

2. 然后，在需要的时候调用`empty_cache()`函数。通常，它应在完成一些操作（如训练一个批次的数据或处理完一组数据后）来回收内存。

# 假设你完成了某个运算或者训练过程
your_operation_on_gpu()

# 清理缓存
torch.cuda.empty_cache()

注意，虽然`empty_cache()`可以显著提高GPU的可用内存，但它并不能保证所有已分配的GPU内存都会立即释放。实际上，它只是请求系统尝试回收不再使用的内存。如果内存需求很大，可能仍然需要手动调整其他内存设置或者限制数据集的大小。

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def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except Exception as e: print(e) print("如果您使用的是 macOS 建议将 pytorch 版本升级至 2.0.0 或更高版本，以支持及时清理 torch 产生的内存占用。")

这段代码定义了一个名为`torch_gc()`的函数，用于在PyTorch中进行GPU内存管理。该函数首先判断当前是否可用CUDA（即是否有可用的GPU），如果有，则使用`torch.cuda.empty_cache()`清空GPU缓存，释放已占用的GPU内存，并使用`torch.cuda.ipc_collect()`执行GPU内存回收。如果当前不支持CUDA，但支持MPS，则使用`torch.mps.empty_cache()`清空缓存，释放已占用的内存。在macOS系统中，如果想要及时清理torch占用的内存，需要将PyTorch版本升级至2.0.0或更高版本。该函数的作用是在使用PyTorch进行深度学习训练过程中，及时释放已使用的GPU内存，避免因为内存占用过高导致程序崩溃或者性能下降的问题。

torch.cuda.empty_cache() 加在代码哪里

`torch.cuda.empty_cache()`可以用于清空PyTorch使用的GPU缓存，以便在运行时释放内存。通常在训练过程中显存不够时，可以使用该函数来释放一些不必要的显存。你可以将其放在以下位置：

1. 在每个epoch的结束时，在模型评估之后，可以使用该函数清空GPU缓存，例如：

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    train_loss = train(model, train_data_loader, optimizer, device)
    
    # 评估模型
    valid_loss = evaluate(model, valid_data_loader, device)
    
    # 在每个epoch结束时清空GPU缓存
    torch.cuda.empty_cache()

2. 如果你的模型有很多参数，可能会在某些时刻耗尽显存，可以在训练过程中的某些关键点手动释放内存，例如：

for i, batch in enumerate(data_loader):
    # 将数据移动到GPU上
    inputs = batch.to(device)
    
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 反向传播
    loss.backward()
    
    # 在每个100个batch后手动释放内存
    if i % 100 == 0:
        torch.cuda.empty_cache()

希望这能帮到你。