torch.cuda.empty_cache() 加在代码哪里

`torch.cuda.empty_cache()`可以用于清空PyTorch使用的GPU缓存，以便在运行时释放内存。通常在训练过程中显存不够时，可以使用该函数来释放一些不必要的显存。你可以将其放在以下位置：

1. 在每个epoch的结束时，在模型评估之后，可以使用该函数清空GPU缓存，例如：

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练模型
    train_loss = train(model, train_data_loader, optimizer, device)
    
    # 评估模型
    valid_loss = evaluate(model, valid_data_loader, device)
    
    # 在每个epoch结束时清空GPU缓存
    torch.cuda.empty_cache()

2. 如果你的模型有很多参数，可能会在某些时刻耗尽显存，可以在训练过程中的某些关键点手动释放内存，例如：

for i, batch in enumerate(data_loader):
    # 将数据移动到GPU上
    inputs = batch.to(device)
    
    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    
    # 反向传播
    loss.backward()
    
    # 在每个100个batch后手动释放内存
    if i % 100 == 0:
        torch.cuda.empty_cache()

希望这能帮到你。