pytorch 显存无法释放

PyTorch 中遇到显存无法释放的情况可能是由于内存泄漏或者是某些操作导致的。以下是可能导致这个问题的一些原因：

1. **未关闭的对象**：如果你创建了 PyTorch 的张量、模型或者其他资源，但忘记调用 `.close()` 或者 `.detach()` 来释放它们，这可能会占用内存。

2. **梯度累积**：如果 `autograd.backward()` 被多次调用而没有清除中间结果的梯度，那么这些梯度会一直保留在内存中，直到手动清除。

3. **动态图模式下的循环引用**：在动态图模式（`torch.no_grad()`）下，如果没有正确管理变量引用，可能会形成循环引用，导致垃圾回收困难。

4. **Tensor 内存池**：PyTorch 使用内存池技术来提高效率，但如果不清除对大张量的引用，即便它们不再需要也可能不会立即释放内存。

解决策略包括：
- 确保所有不再使用的张量、模型或者数据集都被适当关闭或移除引用。
- 定期调用 `.clear_gradients()` 清除梯度。
- 如果是在循环中使用 Tensor，记得在每次迭代结束后将不需要的张量设置为 `None`。
- 在训练完成后，可以尝试使用 `torch.cuda.empty_cache()` 渲染当前设备上的缓存。