wxya（个人网站）清理显存
使用PyTorch清理显存
由于Segment Anything模型通常是基于PyTorch构建的，你可以使用PyTorch提供的方法来手动释放显存：
- 删除不再需要的Tensor和模型：
确保你不再引用任何大的Tensor或模型对象。在Python中，当一个对象的引用计数降为0时，垃圾回收器会自动释放其占用的内存。你可以通过显式地将变量设为
None来帮助这一过程：
- 使用
torch.cuda.empty_cache()： PyTorch提供了一个方法来释放不再使用的缓存内存。调用这个函数可以清理一部分分配给PyTorch但当前未被使用的GPU内存：
- 显式地清除GPU上的Tensor：
如果某些Tensor被直接分配在GPU上，确保使用
.cuda()创建的Tensor在不再需要时被正确清理。你可以通过.detach()和.cpu()方法将数据移到CPU上，然后删除，以帮助释放GPU内存：
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