pytorch如何释放gpu

在PyTorch中释放GPU主要有两种方法：

1. 使用`torch.cuda.empty_cache()`函数：这个函数会清空当前GPU上的缓存，释放被占用的内存。可以在模型训练或者推理的过程中的适当位置调用该函数，例如在每个批次或者迭代之后。示例如下：

import torch

# 执行模型训练或者推理等操作

# 释放GPU内存
torch.cuda.empty_cache()

2. 使用`torch.cuda.synchronize()`函数：这个函数会等待当前GPU上的所有操作完成，并将GPU内存释放。通常在不再需要使用GPU的时候调用该函数。示例如下：

import torch

# 执行模型训练或者推理等操作

# 同步并释放GPU内存
torch.cuda.synchronize()

需要注意的是，在PyTorch中，GPU内存的释放是由Python的垃圾回收机制自动完成的，即当没有对GPU上的Tensor或模型对象的引用时，它们会被垃圾回收并释放对应的GPU内存。因此，通常情况下不需要手动释放GPU内存，除非遇到特殊情况，比如在循环中使用了大量的中间变量导致内存不足。

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pytorch释放gpu内存

在 PyTorch 中，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 函数来释放 GPU 内存。该函数会释放所有未被 PyTorch 引用的 GPU 内存，但不会影响已经分配的 Tensor 或模型参数。可以在需要释放 GPU 内存的地方调用该函数，例如在每个 mini-batch 训练结束后。另外，也可以使用 `torch.cuda.memory_allocated()` 和 `torch.cuda.max_memory_allocated()` 函数来查看当前已经分配的 GPU 内存和历史分配的最大 GPU 内存。

pytorch-gpu安装

要安装pytorch-gpu，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Anaconda Prompt。
2. 创建一个新的Python虚拟环境。您可以使用以下命令：conda create -n pytorch_gpu python=3.7
这将创建一个名为"pytorch_gpu"的环境。
3. 等待环境创建完成后，激活pytorch_gpu环境。您可以使用以下命令：conda activate pytorch_gpu
如果前面括号的内容发生改变，表示您已成功进入pytorch_gpu环境。
4. 安装pytorch和torchvision。根据您的CUDA版本选择对应的命令：

- 如果您选择的是CUDA 10.2版本，在pytorch_gpu环境中使用以下命令：
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.＊＊＊.pytorch.org/whl/torch_stable.html

- 如果您选择的是CUDA 10.1版本，在pytorch_gpu环境中使用以下命令：
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple torch==1.6.0 torchvision==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

请注意，在安装时要删除命令中-c pytorch后面的内容，以从国内源进行下载以提高下载速度。

通过按照上述步骤操作，您将能够成功安装pytorch-gpu。