onnxruntime释放显存

onnxruntime 是一个开源的深度学习推理引擎，用于在不同平台上执行训练好的深度学习模型。它提供了很多功能，其中包括显存的管理和释放。

在使用 onnxruntime 进行推理时，由于模型和数据都加载到了 GPU 的显存中，为了充分利用显存资源，在推理过程中需要合理地管理和释放显存。

onnxruntime 默认使用延迟释放策略，即等到显存不够用时才会释放一些不再需要的显存空间。这样可以减少内存复制的开销，并避免频繁的显存分配和释放操作对推理性能的影响。

当需要主动释放显存时，可以通过 onnxruntime 的 API 来实现。具体方法如下：

1. 关闭 onnxruntime 的会话（Session）对象：通过调用 `session.close()` 方法可以释放会话占用的显存资源。

2. 释放输入和输出张量：如果模型的输入和输出张量使用了 GPU，可以通过调用 `torch.Tensor.detach()` 方法，将其从原来的计算图中分离出来，这样可以避免GPU显存的持有。

3. 手动释放显存：在 Python 中，可以通过 `torch.cuda.empty_cache()` 方法手动释放显存。这个方法会清空 GPU 上的缓存，包括一些临时的中间结果，从而释放显存空间。

当完成推理任务后，将不再需要的 Tensor 和会话对象都关闭并释放显存，有助于减少显存的占用，提高显存的利用率。

总而言之，onnxruntime 提供了默认的延迟释放策略，以及手动释放显存的方法，通过合理地管理和释放显存资源，可以更有效地利用 GPU 的显存，提高推理性能。

相关问题

windows释放显存

Windows系统释放显存的方法如下：
1. 使用动态链接库（DLL）进行显存释放。可以通过在Python中导入博主自行实现的动态链接库，并调用dll.reset_cuda()方法来释放显存。这个方法与AI框架无关，支持PyTorch、TensorFlow、ONNX Runtime等CUDA运行环境。

2. 使用nvidia-smi命令查看并释放后台的GPU进程。如果系统提示找不到nvidia-smi命令，可以将nvidia-smi.exe的路径加入环境变量，然后在命令提示符中使用nvidia-smi命令。

3. 在Windows系统下查看GPU的占用情况，并进行相应的处理，以避免出现OOM（Out of Memory）异常。具体方法可以参考引用所提到的内容。

torch 释放显存

在torch中，可以使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的显存。这个方法会释放掉未使用的缓存，但并不能释放无法被释放的显存。除此之外，还有其他一些方法可以帮助你在不关闭进程的情况下释放显存。

首先，使用torch.cuda.memory_allocated()可以查看当前tensor占用的显存，而torch.cuda.memory_reserved()可以查看进程占用的总显存。

其次，你还可以通过一些方法来释放显存。例如，可以通过删除无用的tensor、模型或数据来释放显存。当你不再需要使用它们时，及时删除可以释放相应的显存空间。

另外，你还可以尝试使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的缓存。这个方法可以释放掉一些临时占用的显存，但并不能释放无法被释放的显存。

总结起来，要释放torch中的显存，可以通过删除无用的tensor、模型或数据来释放显存。此外，使用torch.cuda.empty_cache()方法可以释放未使用的缓存。然而，对于无法被释放的显存，可能需要通过关闭进程来释放。