python清除子进程占用显存

在Python中，可以使用`multiprocessing`库来创建子进程。如果子进程占用了显存，可以通过以下方法来清除子进程占用的显存：

1. 在子进程中使用`torch.cuda.empty_cache()`函数来清除占用的显存。该函数可以释放Tensor和Variable对象占用的显存。

import torch.multiprocessing as mp

def worker():
    # do some work here
    torch.cuda.empty_cache()

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

2. 如果子进程中使用了PyTorch的`DataLoader`来加载数据，可以在父进程中设置`num_workers=0`来禁止使用多线程。由于多线程会导致显存占用不稳定，禁止使用多线程可以减少显存占用。

import torch.multiprocessing as mp
from torch.utils.data import DataLoader

def worker():
    # create DataLoader with num_workers=0
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, num_workers=0)
    # do some work here

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

3. 在子进程中使用`nvidia-smi`命令来查看显存占用情况，并手动清空占用的显存。这种方法比较麻烦，需要在代码中调用系统命令。

import subprocess

def worker():
    # do some work here
    subprocess.call(['nvidia-smi', '--gpu-reset'])

if __name__ == '__main__':
    mp.set_start_method('spawn')
    p = mp.Process(target=worker)
    p.start()
    p.join()

总之，清除子进程占用的显存需要针对具体的情况进行分析和处理，选择合适的方法来清除占用的显存。