pytorch 清显存

在PyTorch中，清理显存的方法有几种。其中一种方法是使用`torch.cuda.empty_cache()`函数，在每个epoch开始时释放不需要的显存资源。这个函数可以清空PyTorch的CUDA缓存，释放显存资源，从而减少显存占用。

另外一种方法是通过删除模型变量和清空CUDA缓存来释放显存。可以使用`del`关键字删除不再使用的模型变量，并调用`torch.cuda.empty_cache()`函数清空CUDA缓存。这样可以释放被占用的显存资源，从而解决PyTorch训练和测试时可能出现的显存溢出问题。

此外，还有一些其他的方法可以减少显存的占用。例如，使用一些带有`inplace`参数的函数（如ReLU、LeakyReLU等）可以对传入的Tensor进行就地修改，减少多余显存的占用。另外，在加载和存储数据时，如果可以使用CPU进行操作而不是GPU，也可以减少显存的占用。

综上所述，清理显存的方法包括使用`torch.cuda.empty_cache()`函数、删除模型变量和清空CUDA缓存、以及使用一些方法来减少显存的占用。这些方法可以帮助解决PyTorch中的显存占用问题。