我目前正在使用PyTorch运行深度学习程序，并希望为特定张量释放GPU内存。

我想到了del和torch.cuda.empty_cache()之类的方法，但是del似乎无法正常工作(我什至不确定是否完全释放了内存)，并且torch.cuda.empty_cache()似乎可以释放所有未使用的内存 ，但是我只想释放特定张量的内存。

PyTorch中有提供此功能的功能吗？

提前致谢。

del运算符可以工作，但是您不会看到所使用的GPU内存减少，因为该内存未返回到cuda设备。这是一种优化技术，从用户的角度来看，内存已被"释放"。即，该存储器现在可用于制作新的张量。

资料来源：Pytorch论坛

如果以后要执行自动微分，PyTorch会将张量存储在计算图中(如果使用requires_grad = True进行了初始化)。如果您不想再使用特定的张量进行梯度计算，则可以使用detach方法告诉PyTorch它不再需要存储该张量的值用于梯度计算。这将有助于释放一些内存(仅删除该特定张量而不删除整个计算图)。

例如-my_tensor.detach()

obj = None或del obj都相似，除了del将删除引用。

但是，您需要调用gc.collect()来释放Python内存，而无需重新启动笔记本计算机。

如果您想从PyTorch缓存中清除obj，请运行：

在执行最后一条命令后，Nvidea smi或nvtop将注意到您的操作。