pytorch程序异常后删除占用的显存操作

1. 异常情况下的占用显存

在PyTorch编写程序时，通常会使用GPU来加速模型训练和推断过程。然而，在运行过程中，有可能会遇到一些异常情况，例如程序出现错误或者手动中止执行。这些异常情况下，占用的显存不会被自动释放，导致其他任务无法使用GPU资源。

2. 异常后手动释放显存

为了避免异常情况下的显存占用问题，我们可以在程序异常后手动释放显存。这样可以确保在异常发生时，显存会被尽快释放，使得其他任务能够继续使用GPU资源。

2.1 使用try-except语句捕捉异常

在编写程序时，可以使用try-except语句来捕捉可能出现的异常情况。在try代码块中执行程序的逻辑，当遇到异常时，会跳转到except代码块中执行特定的异常处理逻辑。

import torch

try:
    # 执行代码逻辑
    # ...
except:
    # 异常处理逻辑
    # ...
finally:
    # 释放显存
    torch.cuda.empty_cache()

在异常情况下，程序会先执行except代码块，然后执行finally代码块中的显存释放操作torch.cuda.empty_cache()。

2.2 使用torch.cuda.synchronize()等待GPU任务完成

在执行显存释放操作前，我们可以使用torch.cuda.synchronize()函数等待所有在GPU上执行的任务完成。这样可以确保显存被完全释放。

import torch

try:
    # 执行代码逻辑
    # ...
except:
    # 异常处理逻辑
    # ...
finally:
    # 等待GPU任务完成
    torch.cuda.synchronize()
    # 释放显存
    torch.cuda.empty_cache()

3. temperature设置为0.6

temperature是在生成文本的过程中使用的一个参数，用于控制生成文本的多样性。较大的temperature值会使得生成的文本更加随机和多样，而较小的temperature值则会使得生成的文本更加保守和规律。

在PyTorch中，可以通过设置生成模型的temperature参数来调整生成文本的多样性。通常，temperature的取值范围在0到1之间。较大的temperature值会增加生成文本的随机性，而较小的temperature值则会减少生成文本的随机性。

import torch

from torch.nn.functional import softmax
# 设置temperature为0.6
temperature = 0.6
# 获取生成文本的概率分布
probs = softmax(outputs / temperature, dim=-1)

在生成文本的过程中，可以使用softmax函数将模型输出的logits转换为概率分布。然后，通过除以temperature值，调整概率分布的平滑程度。较大的temperature值会使得概率分布更加均匀，增加生成文本的多样性。

在上述代码中，我们设置temperature为0.6，然后将模型输出的logits除以temperature，并使用softmax函数转换为概率分布。这样可以得到生成文本的概率分布。

4. 结论

通过使用try-except语句捕捉异常，并在异常处理逻辑中手动释放显存，可以避免异常情况下的显存占用问题。同时，通过设置temperature参数，可以调整生成文本的多样性，从而满足不同的应用需求。

在实际应用中，我们可以根据具体情况来选择合适的异常处理逻辑和temperature值。通过合理设置这些参数，可以提高程序的稳定性和生成文本的多样性。