pytorch显存爆炸

显存爆炸是指在使用PyTorch进行深度学习训练时，显存占用不断增加，最终导致显存耗尽的问题。解决显存爆炸问题的方法有以下几种：

1. 每个epoch后不再增加GPU显存占用：这是一种较为常见的方法，通过在每个epoch结束后释放不再使用的显存，可以有效减少显存的占用，从而避免显存爆炸的问题。

2. 使用torch.cuda.empty_cache()释放显存：在使用PyTorch时，有时候会出现显存和GPU占用不会被自动释放的情况。可以在代码中添加torch.cuda.empty_cache()来手动释放未使用的显存，从而解决显存爆炸的问题。

3. 在模型验证和测试前加上with torch.no_grad():语句：这个方法适用于在运行过程中内存不断增加的情况。在验证和测试模型之前，使用with torch.no_grad():语句可以减少内存的占用，避免显存爆炸。

4. 添加释放内存的代码：当出现CUDA out of memory错误时，可以在出错的代码上添加释放内存的代码。通过捕获RuntimeError异常，并判断异常信息是否为"out of memory"，如果是，则使用torch.cuda.empty_cache()手动释放显存。

以上是一些常用的解决显存爆炸问题的方法，您可以根据具体情况选择适合自己的方法来解决问题。