处、代码关键节点（一个epoch跑完…）插入以下代码（目的是定时清内存）：

在Python的训练过程中，特别是在深度学习模型训练时，每个epoch结束后清除一些不再需要的大批量数据可以有助于优化内存管理，防止内存溢出。通常，在PyTorch或TensorFlow等框架中，你可以利用`torch.cuda.empty_cache()`（对于CUDA设备）或`tf.keras.backend.clear_session()`（对于Keras）这样的函数来进行内存清理。

例如，在每个epoch结束后的适当位置，你可以添加类似这样的代码：

import torch

for epoch in range(num_epochs):
    # ... 进行训练操作
    model.train()  # 或者model.zero_grad() 如果使用梯度累积
    for data, target in dataloader:
        # 训练步骤
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        
    # 清理GPU内存
    torch.cuda.empty_cache()

    # 可选：验证或评估阶段
    if validate_after_train:
        model.eval()
        evaluate(model, validation_loader)

如果你使用的是TensorFlow，可以在epoch结尾处加入：

import tensorflow as tf

for epoch in range(num_epochs):
    # ... 训练过程
    # 确保所有的变量都被更新
    with tf.GradientTape() as tape:
        # 计算损失
        pass
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    # 释放内存
    K.clear_session()  # 对于Keras，假设K为keras.backend

    # 验证或评估阶段
    if validate_after_train:
        evaluate(model, validation_data)

请注意，频繁地手动清空内存可能会导致计算效率降低，因此应权衡内存需求和性能考虑是否真的需要这样做。