torch.cuda.empty_cache 清空显存

empty_cache（）不会增加Pytorch可用的GPU内存量。但是，在某些情况下，它可能有助于减少GPU记忆的碎片化。有关GPU内存管理的更多详细信息，请参见内存管理。

因为PyTorch是有缓存区的设置的，意思就是一个Tensor就算被释放了，进程也不会把空闲出来的显存还给GPU，而是等待下一个Tensor来填入这一片被释放的空间。所以我们用nvidia-smi/gpustat 看到的显存占用不会减少

用torch.cuda.empty_cache可以清空缓冲区：

在程序中加上这句会使速度变慢一些，但是有些情况下会有用，例如程序之前test的时候总是爆显存，然后在循环中加上了这句就不爆了

for i, data in enumerate(data_loader):
    torch.cuda.empty_cache()
    img_meta = data['img_meta'][0].data[0]
    img_name = img_meta[0]['filename'].split('/')[-1]
    with torch.no_grad():
        result = model(return_loss=False, rescale=not show, **data)

如果显存资源比较紧缺，可以在每个epoch开始时释放下不用的显存资源。

torch.cuda.empty_cache() # 释放显存
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