modelscope清除占用显存

在使用深度学习模型时，由于模型参数较多，可能会占用大量显存。为了清除占用的显存，可以使用以下方法：

1. 使用 `del` 命令删除不需要的变量或对象，例如：`del model`。

2. 使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 清除当前 TensorFlow 后端的 session，释放占用的显存。这个方法将会清除所有的 Keras 模型和层。

3. 如果使用的是 PyTorch 框架，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 清除 PyTorch 占用的显存。

4. 在训练循环中，可以使用 `tf.GradientTape` 来记录计算图，然后在计算完成后使用 `tf.GradientTape.reset()` 重置计算图，释放占用的显存。

5. 在使用 TensorFlow 时，可以使用 `tf.config.experimental.set_memory_growth()` 方法将显存分配策略设置为按需分配。这个方法可以避免 TensorFlow 占用过多的显存，但是可能会影响模型的性能。

以上方法可以帮助我们清除占用的显存，提高模型的训练效率。