关于pytorch:把pytorch变量转移到cpu中释放gpu内存

背景

我想要对一个大批量的数据分批输出模型失去所有的embedding，然而过程进行到两头报 cuda out of memory。经查勘是因为早些的embedding没有及时从cuda中开释内存导致前面的model无奈进行forward。

解决

只须要pytorch的tensor.cpu()就能够开释了。
举个例子：

embeddings=[]
for batch in data_loader:
    embedding_batch=model(input_data)
    embeddings.append(embedding_batch.cpu()) # 不带cpu不能开释cuda内存，导致oom

若不加cpu()，会进行20多batch后cuda out of memory。

后记

其实接触torch tensor曾经四年无余，往往对其cpu()是因为torch与numpy数据不合乎，往往和numpy()一起连用，本认为是对原tensor返回一个cpu device上的tensor，不扭转原变量，没想到cpu()居然是对原变量间接坐内存的变动，出其不意。