with torch.cuda.device(CUDA_DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect()

这段代码是用来清空GPU缓存以及释放GPU显存的。在深度学习模型训练中，由于模型参数比较庞大，GPU显存经常会出现溢出的情况，导致程序崩溃或者训练速度变慢。为了避免这种情况的发生，需要在适当的时候清空GPU缓存和释放GPU显存。其中，torch.cuda.empty_cache()会清空未释放的缓存，而torch.cuda.ipc_collect()会释放GPU显存中被其他进程占用但是未被使用的部分。注意，在调用这些函数之前需要先将模型和数据移动到GPU中。

相关问题

def torch_gc(): if torch.cuda.is_available(): # with torch.cuda.device(DEVICE): torch.cuda.empty_cache() torch.cuda.ipc_collect() elif torch.backends.mps.is_available(): try: from torch.mps import empty_cache empty_cache() except Exception as e: print(e) print("如果您使用的是 macOS 建议将 pytorch 版本升级至 2.0.0 或更高版本，以支持及时清理 torch 产生的内存占用。")

这段代码定义了一个名为`torch_gc()`的函数，用于在PyTorch中进行GPU内存管理。该函数首先判断当前是否可用CUDA（即是否有可用的GPU），如果有，则使用`torch.cuda.empty_cache()`清空GPU缓存，释放已占用的GPU内存，并使用`torch.cuda.ipc_collect()`执行GPU内存回收。如果当前不支持CUDA，但支持MPS，则使用`torch.mps.empty_cache()`清空缓存，释放已占用的内存。在macOS系统中，如果想要及时清理torch占用的内存，需要将PyTorch版本升级至2.0.0或更高版本。该函数的作用是在使用PyTorch进行深度学习训练过程中，及时释放已使用的GPU内存，避免因为内存占用过高导致程序崩溃或者性能下降的问题。

torch.cuda.ipc_collect()

torch.cuda.ipc_collect() 是一个 PyTorch 中的函数，用于收集当前进程中所有被释放的 CUDA 引用，并释放与进程间通信相关的资源。它可以在多进程的 PyTorch 代码中使用，用于释放 CUDA 资源，防止 GPU 内存泄露。

当一个进程释放了一个 CUDA 引用（比如一个 Tensor 或一个 CUDA Stream），这个引用实际上并不会被立即释放，而是被放到一个“挂起”列表中。当这个进程调用 ipc_collect() 函数时，它会遍历这个列表，释放所有已经被释放的引用，并释放与进程间通信相关的资源。

这个函数只能在 PyTorch 1.0 及以上版本的 CUDA 构建中使用。如果你的 PyTorch 安装没有使用 CUDA，或者你的 PyTorch 版本太旧，那么这个函数是不可用的。