如果在python内调用pytorch有可能显存和GPU占用不会被自动释放，此时需要加入如下代码
torch.cuda.empty_cache()
我们来看一下官方文档的说明
Releases all unoccupied cached memory currently held by the caching allocator so that those can be used in other GPU application and visible in nvidia-smi.
Note
empty_cache() doesn't increase the amount of GPU memory available for PyTorch. See Memory management for more details about GPU memory management.
此外还可以使用
memory_allocated()和max_memory_allocated()
观察显存占用，并使用
memory_cached()和 max_memory_cached()
观察由缓存分配器管理的内存。
以上这篇Pytorch释放显存占用方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。