torch.cuda.empty_cache()仅释放未被引用的显存，不释放模型、优化器或梯度占用的显存；常见误用是在backward后立即调用，此时基本无效。
为什么torch.cuda.empty_cache()经常没用
调用torch.cuda.empty_cache()只是释放缓存中未被张量引用的显存，它**不释放正在被模型、优化器或梯度占用的显存**。如果你刚跑完一次loss.backward()，而没清空计算图或没del掉中间变量，缓存里其实没多少可清的。常见错误是把它当成“重启GPU”，结果反复调用后显存占用纹丝不动。
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- 先确认是否真有泄漏：在训练循环开头加
print(torch.cuda.memory_allocated()/1024**3)和print(torch.cuda.memory_reserved()/1024**3)，看allocated是否持续上涨 - 只在确定无活跃张量时调用
empty_cache()，比如验证完模型后、加载新数据前 - 别在
backward()之后立刻调用——此时grad还在，empty_cache()基本不生效
batch_size不是唯一瓶颈：model.train()和model.eval()切换影响显存
训练模式下，BatchNorm和Dropout层会保留中间激活用于反向传播；而eval()模式不仅禁用这些操作，还会让部分层跳过缓存激活，显著降低峰值显存。很多人在验证时忘了切模式，导致val阶段显存比train还高。
实操建议：
- 每次进入验证/推理前，必须显式调用
model.eval()；训练开始前再调model.train() - 验证循环内避免任何
loss.backward()或optimizer.step()，否则即使no_grad也可能因autograd上下文残留激活 - 用
with torch.no_grad():包裹整个验证块，不只是forward那一行
显存爆炸常来自torch.cat()或torch.stack()拼接操作
这两个函数会在GPU上新建一块连续显存来存放拼接结果，如果拼接几十个[1, 3, 224, 224]张量，显存占用不是线性增长，而是产生一个巨大的临时张量。更隐蔽的是，如果拼接发生在循环内且没del中间结果，显存会阶梯式上升。
实操建议：
- 优先用
torch.stack()代替torch.cat()做堆叠（如把list of tensors变[N, C, H, W]），它更省内存 - 避免在训练循环里动态拼接——改用预分配
torch.empty()张量，再用索引赋值 - 对返回多个输出的模型（如检测头），不要直接
torch.cat([x for x in outputs])，改用torch.cat(outputs, dim=0)并确保outputs是tuple/list of tensors，而非含None或标量的混合结构
GradScaler + autocast不是银弹：FP16下inf/nan会悄悄吃光显存
启用torch.cuda.amp.autocast()后，如果某次前向出现inf或nan，梯度缩放器可能无法及时检测并跳过backward()，导致后续optimizer.step()失败、计算图卡住、显存无法释放。现象是显存占用突增后不再下降，nvidia-smi显示GPU-Util为0但显存占满。
实操建议：
- 在
scaler.step(optimizer)后立刻加scaler.update()，缺一不可 - 每轮训练后检查
scaler.get_scale()是否异常下降（如loss或输入数据 - 调试时临时关闭
autocast和GradScaler，确认问题是否消失——若消失，大概率是数值不稳定引发的隐式泄漏
model.eval()漏切和autocast下inf/nan的静默堆积——这两点不排查，调batch_size只是把问题推迟几轮。Python免费学习笔记（深入）：立即使用
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