PyTorch 从内存中删除占用较大的张量|极客笔记

PyTorch 从内存中删除占用较大的张量

PyTorch 是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习任务中。在使用 PyTorch 进行模型训练时，常常会遇到占用大量内存的问题，特别是在处理大规模数据集或者训练复杂模型时。为了避免内存溢出等问题，及时释放占用较大内存的张量是非常重要的。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中从内存中删除占用较大的张量，以及一些注意事项。

1. 查看内存占用情况

在 PyTorch 中，我们可以使用 torch.cuda.max_memory_allocated() 来查看当前 GPU 上张量占用的最大内存，以及 torch.cuda.empty_cache() 来清空 GPU 缓存。以下是一个示例代码：

import torch

# 创建一个占用大量内存的张量
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

# 查看当前 GPU 上张量占用的最大内存
print(torch.cuda.max_memory_allocated())

# 清空 GPU 缓存
torch.cuda.empty_cache()

运行以上代码，我们可以看到当前 GPU 上张量占用的最大内存，并通过清空 GPU 缓存来释放内存。

2. 释放张量内存

对于占用大量内存的张量，我们可以通过以下方法来释放内存：

方法一：显式释放张量

在 PyTorch 中，我们可以使用 del 关键字来显式删除一个张量，并释放其占用的内存。例如：

import torch

# 创建一个占用大量内存的张量
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

# 在不再需要张量 x 时，显式释放内存
del x

使用 del 关键字可以立即释放张量的内存，但需要注意的是，这种方式并不总是能够立即释放内存，因为 Python 的垃圾回收机制可能并不会立即执行。在这种情况下，我们可以使用 torch.cuda.empty_cache() 来手动清空 GPU 缓存。

方法二：使用 with 语句块

在 PyTorch 中，我们可以使用 with torch.no_grad(): 来限制对张量的梯度计算，从而减少内存占用。例如：

import torch

# 创建一个占用大量内存的张量
x = torch.randn(10000, 10000).cuda()

# 在 with 语句块中使用张量，限制梯度计算
with torch.no_grad():
    y = x * 2

# 退出 with 语句块后，y 不再占用内存

使用 with torch.no_grad(): 可以减少对张量的额外计算，从而释放部分内存。但对于占用大量内存的张量，最好还是显式使用 del 关键字来释放内存。