pytorch预留显存

PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许开发人员使用Python编写高效的神经网络模型。在训练和测试神经网络时，显存会很快变得稀缺，这会影响模型的训练和运行速度。有时候，即使没有任何用于训练和推理的变量或张量，PyTorch也会占用显存。本文将介绍在PyTorch中如何预留显存，从而避免这些问题。

PyTorch中预留显存的主要方法是使用torch.cuda.empty_cache()函数。该函数的作用是清空当前设备的未使用内存，从而可以释放一些被占用的内存，并为即将到来的操作腾出空间。以下是一个例子:

import torch

#创建模型和数据
model = torch.nn.Linear(10,1).cuda()
input_tensor = torch.randn(1024,10).cuda()

#开始训练
for i in range(100):
    output_tensor = model(input_tensor)
    loss_tensor = torch.sum(output_tensor)
    loss_tensor.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.zero_grad()
    torch.cuda.empty_cache()

在上面的代码中，我们创建了一个具有10个输入和一个输出的线性模型。我们还创建了一个大小为1024x10的随机数据张量，将模型和数据全部移到GPU上。我们实现了100次训练循环，每一个循环都会产生输出，计算损失，执行反向传播，更新优化器的参数，并清空缓存。通过调用torch.cuda.empty_cache()函数，我们可以清空显存中已经使用非常少的内存块，使得更多内存可以被重新利用。

另外，我们还可以使用pytorch提供的CUDA显存管理器来预留显存空间。我们可以通过创建一个PyTorch CUDA显存池来管理显存并在需要时手动预留显存。以下是一个例子:

import torch
from torch.cuda import memory_allocated, max_memory_allocated, cached_memory

class CudaMemoryPool:
    """
    PyTorch CUDA Memory Pool
    """
    def __init__(self, num_gpus: int=1):
        """
        :param num_gpus: