我在with torch.no_grad()之后加入了torch.cuda.empty_cache() 有用吗？

在 with torch.no_grad() 的代码块中添加 torch.cuda.empty_cache() 可以释放 PyTorch 在 GPU 上缓存的一些未使用的 GPU 存储空间，从而可以减少程序占用的 GPU 存储空间，提高程序的性能。但需要注意的是，如果在每个 batch 中都使用 torch.cuda.empty_cache()，会增加函数的计算开销，可能会降低整个程序的性能。因此，建议在某些情况下使用 torch.cuda.empty_cache()，例如在内存不足时或者在运行程序时出现 CUDA out of memory 错误时，可以使用此函数释放GPU存储空间。

相关问题

该怎么修改代码 使其在某些情况下使用torch.cuda.empty_cache()

可以在函数的参数列表中添加一个布尔类型的参数，用来表示是否清空 GPU 存储空间。如果这个参数为 True，则在每个 batch 中使用 torch.cuda.empty_cache()；否则，不使用。这样可以根据不同的情况来选择是否清空 GPU 存储空间，从而提高程序的性能。修改后的代码如下所示：

def test(engine, data_loader, clear_cache=False):
    engine.eval()
    results = []
    dataset = data_loader.dataset
    prog_bar = ProgressBar(len(dataset))
    for i, data in enumerate(data_loader):
        with torch.no_grad():
            result = engine(data)[0]
        if clear_cache:
            torch.cuda.empty_cache()
        results.append(result)
        batch_size = len(data["video_metas"][0].data)
        for _ in range(batch_size):
            prog_bar.update()
    return results

在使用该函数时，如果需要清空 GPU 存储空间，可以将 clear_cache 参数设置为 True，例如：

results = test(engine, data_loader, clear_cache=True)

如果不需要清空 GPU 存储空间，则可以省略 clear_cache 参数或者将其设置为 False。

with torch.no_grad(): for batch_idx, batch_data in enumerate(pbar): input_ids = batch_data["input_ids"].to(device) token_type_ids = batch_data["token_type_ids"].to(device) attention_mask = batch_data["attention_mask"].to(device) outputs = model.forward(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask) loss = calculate_loss(outputs, input_ids, token_type_ids, SUMMARY_ID) epoch_loss_eval.append(loss.item()) valid_loss = np.mean(epoch_loss_eval) loss_vals_eval.append(valid_loss) if valid_loss < best_valid_loss: best_valid_loss = valid_loss model_to_save = model.module if hasattr(model, "module") else model model_to_save.save_pretrained('./saved_model') torch.cuda.empty_cache()这段什么意思

这段代码是用于在 PyTorch 中进行模型评估和保存最佳模型的过程。首先，使用`torch.no_grad()`上下文管理器来关闭梯度计算，以节省内存和加快计算。然后，使用迭代器 `pbar` 逐批次地遍历数据集。对于每个批次，将输入数据移动到 GPU 上，并通过模型进行前向传递得到输出。接下来，计算损失并将其添加到 `epoch_loss_eval` 列表中。在遍历完整个数据集后，计算所有批次的平均损失，并将其添加到 `loss_vals_eval` 列表中。如果当前的平均损失小于最佳平均损失，则更新最佳平均损失，并保存模型在 `./saved_model` 文件夹下。最后，清空 GPU 缓存以释放内存。