libtorch怎么释放显存

在使用libtorch训练深度学习模型时，可以使用以下方法释放显存：

1. 调用`torch::cuda::empty_cache()`函数，这个函数可以释放未被使用的显存。

2. 在每个Mini-Batch训练完后，使用`torch::autograd::grad()`函数清空梯度，然后手动调用`torch::cuda::empty_cache()`函数释放显存。

3. 如果使用的是`torch::DataLoader`进行数据加载，可以设置`num_workers=0`参数来关闭多线程数据加载，从而减少显存占用。

4. 降低batch size大小，使用更小的batch size可以减少显存占用，但可能会影响模型的训练效果。

需要注意的是，释放显存可能会对模型的训练效果产生影响，因此需要根据具体情况进行权衡和调整。