python清除modelscope占用显存

在使用 TensorFlow 进行模型训练时，模型的训练参数会被存储在 GPU 显存中，如果在训练过程中出现显存不足的情况，需要清除 model scope 占用的显存。

可以使用以下代码清除 model scope 占用的显存：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = ...

# 定义优化器和损失函数
optimizer = ...
loss_fn = ...

# 定义训练步骤
@tf.function
def train_step(inputs, targets):
    with tf.GradientTape() as tape:
        predictions = model(inputs, training=True)
        loss = loss_fn(targets, predictions)
        
    gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
    
    return loss

# 开始训练
for epoch in range(num_epochs):
    for batch, (inputs, targets) in enumerate(train_dataset):
        loss = train_step(inputs, targets)
        print(f"Epoch {epoch}, Batch {batch}: Loss = {loss:.2f}")
        
    # 清除显存
    tf.keras.backend.clear_session()

在训练过程中，使用 `tf.keras.backend.clear_session()` 来清除显存。这个函数将会清除 model scope 占用的所有资源，包括模型和优化器等。注意，在清除显存之后，需要重新构建模型、定义优化器和损失函数，并重新定义训练步骤。