请举例说明，如何降低使用pytorch进行深度学习模型训练时使用的显存

1. 减少批量大小：

批量大小是每次迭代中传递给网络的样本数。通过减少批量大小，可以减少使用的显存。但是，减小批量大小可能会降低训练速度或训练结果的质量。

2. 梯度累积：

梯度累积是指在每次迭代中，将多个小批量的梯度累积起来后再进行一次反向传播。这样可以在没有增加批量大小的情况下增加梯度更新量，减少内存占用。

3. 使用混合精度训练：

混合精度训练是指将神经网络中的某些变量从单精度浮点数转换为半精度浮点数。这种方法能够减少显存的占用，同时使计算变得更快。

4. 延迟释放显存：

在训练过程中，显存可能会被占满，导致程序崩溃。可以通过延迟释放显存的方法来解决这个问题。在每次迭代完成后，显存中仍然存在的变量可以使用detach()函数进行释放。

5. 减少模型参数数量：

减少模型参数数量是一种有效的减少显存占用的方法。可以通过使用更简单的模型、减少层数或减小每个层的特征数量等方法来实现。但是，这种方法也可能会降低模型的准确度。