pytorch释放显存

在PyTorch中释放显存有几种方法可以尝试：

1. 手动释放显存：可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数手动释放显存。这将清除PyTorch缓存中的未使用显存，但不会释放由其他进程或Python进程占用的显存。

2. 使用`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数重置最大内存分配量。这将重置PyTorch跟踪的最大内存分配量，但不会实际释放显存。

3. 在代码中使用`torch.cuda.empty_cache()`和`torch.cuda.reset_max_memory_allocated()`函数的组合。可以在适当的位置调用这些函数，以确保在需要时手动释放显存。

4. 使用`torch.cuda.empty_cache()`函数后，可以将变量设置为`None`以释放它们所占用的显存。例如，可以使用`variable = None`来释放一个变量。

请注意，这些方法并不能完全控制GPU内存的释放，因为有些GPU内存可能由底层驱动程序或其他进程占用。但是，通过使用上述方法，您可以最大限度地减少PyTorch在运行过程中占用的显存量。