如何使用PyTorch释放显存？

在PyTorch中，可以通过以下几种方式释放显存：

1. 使用`torch.cuda.empty_cache()`函数：该函数可以清空PyTorch中缓存的显存，但不会释放已经分配的显存。可以在每个训练迭代之后调用该函数来释放一部分显存。

2. 使用`torch.cuda.memory_allocated()`和`torch.cuda.memory_cached()`函数：这两个函数可以分别获取当前已经分配的显存和缓存的显存大小。可以通过调用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放缓存的显存。

3. 使用`torch.cuda.empty_cache()`和`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数：可以在每个训练迭代之后调用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放缓存的显存，并使用`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数重置已经分配的显存的最大值。

4. 使用`torch.cuda.empty_cache()`和`torch.cuda.empty_cache()`函数：可以在每个训练迭代之后调用`torch.cuda.empty_cache()`函数来释放缓存的显存，并使用`torch.cuda.empty_cache()`函数重置已经分配的显存。