python 释放gpu内存

在 Python 中释放 GPU 内存的方法通常取决于你所使用的 GPU 库和框架。下面是一些常见的 Python GPU 库和框架中释放 GPU 内存的方法：

在 PyTorch 中，可以使用以下代码释放 GPU 内存：

import torch
# 释放当前 GPU 上的所有缓存
torch.cuda.empty_cache()
# 释放指定 GPU 上的所有缓存
device = torch.device('cuda:0')
torch.cuda.empty_cache(device=device)
TensorFlow
在 TensorFlow 中，可以使用以下代码释放 GPU 内存：
import tensorflow as tf
# 创建 TensorFlow 会话对象
sess = tf.compat.v1.Session()
# 清空当前 TensorFlow 会话中的所有缓存
sess.close()
MXNet
在 MXNet 中，可以使用以下代码释放 GPU 内存：
import mxnet as mx
# 创建 MXNet 上下文对象
ctx = mx.gpu()
# 释放当前上下文中的所有缓存
mx.nd.empty_cache(ctx=ctx)
需要注意的是，释放 GPU 内存可能会对程序性能产生一定影响，因为释放内存需要一定的时间。因此，建议仅在必要时才释放 GPU 内存，或者在程序的某些关键点释放内存，以避免影响程序性能。
希望以上信息对您有帮助。