遇到CUDA错误时如何避免内存泄漏？

遇到CUDA错误时，避免内存泄漏的关键在于正确的内存管理。特别是在使用PyTorch这样的深度学习框架时，需要注意以下几点：

1. **及时释放**：对从`torch.zeros`或`torch.randn`创建的张量，在不再需要时，一定要记得调用`del`关键字删除它们，或者将它们设置为None以标记不再使用。例如：

   x = torch.zeros(10)  # 创建张量
   del x  # 或者 x = None

2. **手动移除**：对于`torch.Tensor`对象，可以使用`.detach()`方法将其从计算图中分离出来，然后垃圾回收机制会自动释放其占用的内存。

3. **视图策略**：尽可能使用切片或转置操作创建张量的视图，而不是直接复制数据，因为视图共享原始数据的内存。

4. **使用with语句**：对于资源密集型操作，使用`with torch.no_grad():`上下文管理器可以防止不必要的内存分配和拷贝，只在计算梯度时才占用额外内存。

5. **批量操作**：尽量一次性处理大批次的数据，减少频繁的小批次操作，这有助于减少内存碎片。

6. **检查错误日志**：当启用`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`时，程序会暂停在错误发生的地方，便于查看并排查问题。

7. **监控内存使用**：一些库提供工具来监控GPU内存使用情况，例如在PyTorch中可以使用`torch.cuda.memory_allocated()`查看当前的内存使用。

通过以上方法，可以降低内存泄漏的风险，提高程序健壮性和性能。