python清除modelscope占用显存

在 Python 中，可以使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 函数来清除 `modelscope` 占用的显存。这个函数会清除当前 TensorFlow 计算图中的所有变量，以及 Keras 中的所有模型。这个函数一般在模型训练完成后调用，可以避免显存占用过高的问题。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential([...])

# 训练模型
model.fit([...])

# 清除 session
tf.keras.backend.clear_session()

相关问题

python查看线程占用显存

要查看Python线程占用的显存，可以使用Python的`tracemalloc`模块来跟踪内存分配。具体步骤如下：

1. 在程序开头导入`tracemalloc`模块：

import tracemalloc

2. 在程序开始时调用`tracemalloc.start()`方法来启动内存跟踪：

tracemalloc.start()

3. 在需要检查显存占用的地方，调用`tracemalloc.get_traced_memory()`方法来获取当前程序线程的显存占用情况：

current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()

其中`current`表示当前线程的显存占用，`peak`表示线程在任意时刻的显存使用峰值。

4. 在程序结束时调用`tracemalloc.stop()`方法停止内存跟踪。

完整示例代码如下：

import tracemalloc

def my_function():
    # do something that uses memory
    pass

if __name__ == '__main__':
    tracemalloc.start()

    # run the function
    my_function()

    # get memory usage
    current, peak = tracemalloc.get_traced_memory()

    print(f"Current memory usage is {current / 10**6}MB; Peak was {peak / 10**6}MB.")
    tracemalloc.stop()

在上面的示例中，`my_function()`可以是任何需要检查显存使用情况的函数。

python清除子进程占用显存

在Python中，可以使用`multiprocessing`库来创建子进程。如果子进程占用了显存，可以通过以下方法来清除子进程占用的显存：

1. 在子进程中使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来清除占用的显存。该函数可以释放Tensor和Variable对象占用的显存。

import torch.multiprocessing as mp

def worker():
    # do some work here
    torch.cuda.empty_cache()

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

2. 如果子进程中使用了PyTorch的`DataLoader`来加载数据，可以在父进程中设置`num_workers=0`来禁止使用多线程。由于多线程会导致显存占用不稳定，禁止使用多线程可以减少显存占用。

import torch.multiprocessing as mp
from torch.utils.data import DataLoader

def worker():
    # create DataLoader with num_workers=0
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=0)
    # do some work here

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

3. 在子进程中使用`nvidia-smi`命令来查看显存占用情况，并手动清空占用的显存。这种方法比较麻烦，需要在代码中调用系统命令。

import subprocess

def worker():
    # do some work here
    subprocess.call(['nvidia-smi', '--gpu-reset'])

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

总之，清除子进程占用的显存需要针对具体的情况进行分析和处理，选择合适的方法来清除占用的显存。