如何在每次转发后释放临时占用的GPU内存？

在每次转发后释放临时占用的GPU内存，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，确保你的应用程序使用的是合适的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。这些框架通常提供了GPU内存管理的接口和函数。
2. 在每次转发完成后，使用框架提供的相应函数释放GPU内存。具体的函数名称和用法可能因框架而异，以下是一些常见框架的示例：

• TensorFlow：使用tf.reset_default_graph()函数重置默认图，然后使用tf.Session().close()关闭会话。
• PyTorch：使用torch.cuda.empty_cache()函数清空缓存。

1. 如果你的应用程序使用了自定义的GPU内存管理，可以手动释放内存。具体步骤可能包括：

• 调用相应的API或函数释放GPU内存。
• 确保在每次转发后及时清理不再使用的变量和张量。
• 重置计算图或模型，以便释放相关的GPU内存。