python释放CPU、GPU内存显存

在Python中释放CPU和GPU内存和显存，需要使用不同的工具和方法。

释放CPU内存：

Python在运行程序时，会使用一定量的CPU内存，可以通过以下方法释放CPU内存：

1. 手动删除不需要的变量和对象，使用`del`命令删除。

2. 使用`gc`模块，手动启动垃圾回收机制，释放未使用的内存。示例代码如下：

   import gc
   gc.collect()

3. 使用`psutil`模块，查看和管理系统内存使用情况。示例代码如下：

   import psutil
   # 获取当前Python进程的内存占用情况
   process = psutil.Process()
   mem_info = process.memory_info()
   # 释放内存
   process.release()

释放GPU显存：

如果使用Python进行深度学习或其他需要GPU加速的任务，可能会占用大量GPU显存。为了释放GPU显存，可以使用以下方法：

1. 在代码中使用`tf.Session`或`tf.InteractiveSession`时，使用`sess.close()`方法关闭会话，释放显存。

2. 在使用TensorFlow时，可以使用`tf.reset_default_graph()`方法清空默认图，释放显存。

3. 在使用PyTorch时，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`方法清空缓存，释放显存。

4. 在使用CUDA C或CUDA C++时，可以使用`cudaFree()`方法释放显存。