Caching 永久清除CUDA内存

这类似于

在执行了所有的

import

命令后，我一直将

torch.CUDA.empty_cache（）

用作我的代码的第一行，但我还是不断地将CUDA从内存中取出错误。而且，这个错误是非常随机的，我在其他论坛上看到很多人面临这个错误。难道没有一个永久的解决办法吗

我也使用torch.no_grad（）进行评估。但这并不重要，因为我的代码至少应该开始训练。但事实并非如此。很明显，我已经多次重新启动内核，并像前面提到的那样清除了缓存。理想情况下，GPU内存中存储的任何张量都应该通过此过程清除

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错误：

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 144.00 MiB (GPU 0; 11.00 GiB total capacity; 3.99 GiB already allocated; 93.40 MiB free; 4.04 GiB reserved in total by PyTorch)

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在多次尝试重新启动内核并清除缓存之后，我在培训开始之前插入了

print（torch.cuda.is_available（））

。它神奇地工作了！虽然我看不出背后有什么逻辑