如何在PyTorch中清除Cuda内存

在PyTorch中清除Cuda内存可以使用torch.cuda.empty_cache()函数。该函数用于清除PyTorch在GPU上分配的缓存，从而释放内存。当使用PyTorch进行大规模的深度学习模型训练时，经常会出现GPU内存不足的情况，此时可以使用empty_cache()函数来释放一部分内存，以便继续训练或进行其他计算任务。

empty_cache()函数没有参数，调用时会立即释放PyTorch分配的未使用的GPU内存。但需要注意的是，该函数只会释放PyTorch占用的内存，并不能释放其他占用GPU内存的进程或库的内存。

应用场景：

1. 大规模深度学习模型训练：在训练大型深度神经网络时，可能会遇到GPU内存不足的情况。可以在每个训练迭代之后调用empty_cache()函数来释放一部分内存，以便继续训练。
2. 多个模型共享GPU：当多个模型共享同一个GPU时，可能会出现内存不足的情况。可以在切换模型之前调用empty_cache()函数来释放上一个模型的内存。

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