Pythorch数据加载器内存未释放

Question

我想在google collaboratory上的pythorch上实现SRGAN，但是DataLoader的内存似乎被释放了，所以如果你改变epoch，内存就会出错。 如果你能告诉我怎样做才能释放每批内存，我将不胜感激。 这是代码的github链接 https://github.com/pacifinapacific/Hello-World/blob/master/Untitled0.ipynb

到了48岁，1号echoch出现了记忆错误， 如果将批处理大小设置为8的1/6，则在大约6 epoch时会出现错误。在

我用以下代码阅读高分辨率和低分辨率图像。扩展ImageFolder

但是例如，即使在执行学习时发生错误，GPU的内存也不会被释放

class DownSizePairImageFolder(ImageFolder):
def __init__(self, root, transform=None, large_size=256, small_size=64, **kwds):
    super().__init__(root, transform=transform, **kwds)
    self.large_resizer = transforms.Scale(large_size)
    self.small_resizer = transforms.Scale(small_size)

def __getitem__(self, index):
    path, _ = self.imgs[index]
    img = self.loader(path)
    large_img = self.large_resizer(img)
    small_img = self.small_resizer(img)
    if self.transform is not None:
        large_img = self.transform(large_img)
        small_img = self.transform(small_img)
    return small_img, large_img


train_data = DownSizePairImageFolder('./lfw-deepfunneled/train',   transform=transforms.ToTensor())
test_data = DownSizePairImageFolder('./lfw-deepfunneled/test',    transform=transforms.ToTensor())
batch_size = 8
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False)

Answer 1

Pythorch每次在模型中传播时都会生成一个计算图。此图通常保留到输出变量G_loss超出范围，例如循环中的新迭代开始时。在

但是，您将此损失附加到一个列表中。因此，python仍然知道这个变量，而图没有被释放。您可以使用^{}将变量从当前图形中分离出来（这比我之前提出的.clone()更好，因为它也会复制张量的数据）。在

作为一个小的边节点：在您的train()函数中，在for循环中返回{}，而不是在它之后；因此您总是只使用第一批。在