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()。

相关问题

with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect()

这段代码是用来清空GPU缓存以及释放GPU显存的。在深度学习模型训练中，由于模型参数比较庞大，GPU显存经常会出现溢出的情况，导致程序崩溃或者训练速度变慢。为了避免这种情况的发生，需要在适当的时候清空GPU缓存和释放GPU显存。其中，torch.cuda.empty_cache()会清空未释放的缓存，而torch.cuda.ipc_collect()会释放GPU显存中被其他进程占用但是未被使用的部分。注意，在调用这些函数之前需要先将模型和数据移动到GPU中。

def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except Exception as e: print(e) print("如果您使用的是 macOS 建议将 pytorch 版本升级至 2.0.0 或更高版本，以支持及时清理 torch 产生的内存占用。")

这段代码定义了一个名为`torch_gc()`的函数，用于在PyTorch中进行GPU内存管理。该函数首先判断当前是否可用CUDA（即是否有可用的GPU），如果有，则使用`torch.cuda.empty_cache()`清空GPU缓存，释放已占用的GPU内存，并使用`torch.cuda.ipc_collect()`执行GPU内存回收。如果当前不支持CUDA，但支持MPS，则使用`torch.mps.empty_cache()`清空缓存，释放已占用的内存。在macOS系统中，如果想要及时清理torch占用的内存，需要将PyTorch版本升级至2.0.0或更高版本。该函数的作用是在使用PyTorch进行深度学习训练过程中，及时释放已使用的GPU内存，避免因为内存占用过高导致程序崩溃或者性能下降的问题。