torch.cuda.empty_cache()在什么地方使用

torch.cuda.empty_cache()可以在训练深度学习模型时使用，特别是在使用GPU时。在训练模型期间，GPU会缓存一些数据，如张量、梯度等等。如果这些数据被缓存太久，GPU内存可能会被耗尽，导致程序崩溃或内存错误。

因此，在训练模型时，可以定期调用torch.cuda.empty_cache()来清除缓存的内存。一般来说，可以在每个epoch、每个batch或每个迭代之后调用它。例如：

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        # 训练模型
        loss = model(inputs, labels)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 每个batch之后清除缓存的内存
        torch.cuda.empty_cache()

需要注意的是，清除缓存的内存会降低训练速度，因此应该在必要时使用。如果GPU内存没有被完全使用，或者训练过程中没有出现内存错误或程序崩溃，那么就不需要调用torch.cuda.empty_cache()。