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【pytorch坑点】前向传播会不断积累显存占用，直到反向传播才会释放

如果多次进行forward计算，而不进行backward，那么前向传播时产生的中间结果会一直积累在gpu中。如果你前向计算时并不希望进行反向传播，那么可以采用如下方式：

output_features=torch.utils.checkpoint.checkpoint(model,x.cuda())

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