如何 清理 GPU 内存

清理 GPU 内存的方法因使用的编程语言和框架而有所不同。一般而言，以下几种方法可以帮助清理 GPU 内存：

1. 在 PyTorch 中，可以使用 `torch.cuda.empty_cache()` 清理 GPU 内存。

2. 在 TensorFlow 中，可以使用 `tf.compat.v1.reset_default_graph()` 清空 TensorFlow 的默认图，然后使用 `K.clear_session()` 清空 Keras 会话。

3. 在 MXNet 中，可以使用 `mx.nd.waitall()` 等待所有异步操作完成，然后使用 `mx.nd.zeros()` 创建一个新的零张量，使旧张量被垃圾回收。

4. 在 CUDA C/C++ 中，可以使用 `cudaMalloc()` 和 `cudaFree()` 分配和释放 GPU 内存，以及使用 `cudaMemset()` 将 GPU 内存清零。

需要注意的是，在清理 GPU 内存时，可能会影响程序的性能和速度，因此需要根据实际情况进行选择和调整。

相关问题

linux清理gpu内存,GPU内存在CUDA脚本执行后无法自行释放

在Linux系统中，可以使用以下命令清理GPU内存：

1. 使用nvidia-smi命令查看GPU显存占用情况，找到需要清理的进程的PID。

2. 使用kill命令结束该进程，例如：

   kill -9 <PID>

3. 如果进程无法被结束，可以使用nvidia-persistenced命令来重置GPU设备状态，例如：

   sudo nvidia-persistenced --user <USERNAME>

其中<USERNAME>为当前登录用户的用户名。

4. 如果以上方法都无法清理GPU内存，可以尝试重启系统，或者在CUDA脚本中手动释放内存，例如：

   import torch
   torch.cuda.empty_cache()

SRGAN测试图像时如何增大GPU内存

要在使用SRGAN进行图像测试时增大GPU内存，可以考虑以下方法：

1. 减小批量大小（batch size）：较大的批量大小会占用更多的GPU内存。尝试减小批量大小，以减少GPU内存的使用量。请注意，较小的批量大小可能会影响模型的性能和计算速度。

2. 减小输入图像的尺寸：较大的图像尺寸会占用更多的GPU内存。可以考虑将输入图像的尺寸缩小，以减少内存需求。请注意，缩小图像尺寸可能会影响生成结果的质量。

3. 减小模型参数：较大的模型参数会占用更多的GPU内存。可以考虑减小SRGAN模型的大小，例如通过减少隐藏层的数量或减少每个隐藏层的单元数来降低参数量。

4. 使用混合精度推理：混合精度推理通过将推理过程中的计算转换为低精度（如半精度浮点数）来减少内存使用。您可以使用PyTorch提供的`torch.cuda.amp`模块来实现混合精度推理。

5. 清理缓存：在PyTorch中，可以使用`torch.cuda.empty_cache()`函数清理GPU缓存，释放被占用的内存。在每次图像测试之前调用此函数，可以确保在开始新的测试时有更多的可用内存。

请注意，增大GPU内存可能需要更高规格的硬件设备，例如更大的显存。如果硬件限制不允许增加GPU内存，您可以考虑使用较小的输入图像尺寸或尝试在具备更高计算能力的设备上运行。