pytorch训练完一个epoch计算验证集精度时怎样释放显存

如题，在用pytorch训练语义分割模型时，训练完一个epoch后想计算验证集精度再进行第二次训练，但是从显存上来看，在验证时没有释放训练集的显存，此时显存的占用好像是训练过程与验证过程的集合。
请问能不能在验证时释放掉训练过程的显存占用，然后在下一个epoch训练时再释放掉上一次epoch验证时的显存占用？

基于Monster 组和GPT的调写：
使用torch.cuda.empty_cache()函数手动释放显存。如果想要在每个epoch的训练结束后释放训练集显存，可以在每个epoch结束时调用该函数。

同时，也可以在每个epoch的验证开始时手动释放训练集显存，以便给验证集提供更多的显存。可以在验证开始前调用torch.cuda.empty_cache()函数。

以下是一个示例代码片段，演示如何在每个epoch的训练结束和验证开始时手动释放显存：

import torch

# 定义训练和验证函数
def train(model, train_loader, optimizer, criterion):
    # 训练过程中的代码
    torch.cuda.empty_cache() # 释放训练集显存

def validate(model, val_loader, criterion):
    torch.cuda.empty_cache() # 释放训练集显存
    # 验证过程中的代码

# 在训练循环中调用 train() 和 validate()
for epoch in range(num_epochs):
    train(model, train_loader, optimizer, criterion)
    validate(model, val_loader, criterion)
    torch.cuda.empty_cache() # 释放验证集显存

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 建议你看下这篇博客👉 ：pytorch中使用numpy生成随机数每个epoch都一样

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