PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它可以使用GPU加速计算。PyTorch有一个内存管理机制，可以自动回收不再使用的张量所占用的显存。
但有时候，我们可能需要手动释放一些显存，以避免内存溢出或提高性能。有以下几种常用的方法：
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使用
torch.cuda.empty_cache()函数清空缓存。这个函数会释放所有未占用的缓存内存，以便它们可以在其他GPU应用程序中使用并在nvidia-smi中可见。但是，这个函数不会增加PyTorch可用的GPU内存量，也不会减少GPU内存的碎片。 -
使用
with torch.no_grad()上下文管理器避免梯度计算。这个上下文管理器可以在测试或推理时使用，它会禁止PyTorch为张量分配梯度缓冲区，从而节省一些显存。 -
手动删除不再需要的中间结果变量和模型对象。这个方法可以通过使用del关键字或者将变量赋值为None来实现。这样可以减少对张量的引用，让PyTorch可以回收它们的显存。
通过这些方法，我们可以有效地释放GPU显存，提高深度学习模型的训练效率。