我想在Google Colab上使用PyTorch实现SRGAN，但DataLoader的内存似乎未被释放，因此当你切换epoch时，会发生内存错误。如果你能告诉我如何在每个批次后释放内存，将不胜感激。这是代码的GitHub链接

在第48次迭代时发生了内存错误。如果将批量大小设置为8的1/6，大约在第6个epoch时会出现错误。我使用以下代码读取高分辨率和低分辨率图像。扩展了ImageFolder。但例如，即使在执行学习时发生错误，GPU的内存也不会被释放

class DownSizePairImageFolder(ImageFolder):    def __init__(self, root, transform=None, large_size=256, small_size=64, **kwds):        super().__init__(root, transform=transform, **kwds)        self.large_resizer = transforms.Scale(large_size)        self.small_resizer = transforms.Scale(small_size)        def __getitem__(self, index):        path, _ = self.imgs[index]        img = self.loader(path)        large_img = self.large_resizer(img)        small_img = self.small_resizer(img)        if self.transform is not None:            large_img = self.transform(large_img)            small_img = self.transform(small_img)        return small_img, large_imgtrain_data = DownSizePairImageFolder('./lfw-deepfunneled/train',   transform=transforms.ToTensor())test_data = DownSizePairImageFolder('./lfw-deepfunneled/test',    transform=transforms.ToTensor())batch_size = 8train_loader = DataLoader(train_data, batch_size, shuffle=True)test_loader = DataLoader(test_data, batch_size, shuffle=False)

回答：

每次通过模型传播时，Pytorch都会构建一个计算图。这个图通常会在输出变量G_loss超出作用域时被保留，例如当循环开始新一轮迭代时。

然而，你将这个损失值添加到一个列表中。因此，这个变量仍然为Python所知，图不会被释放。你可以使用.detach()来将变量从当前图中分离（这比我之前提出的.clone()更好，因为它不会复制张量的数据）。

作为一个小提示：在你的train()函数中，你在for循环中而不是在循环之后返回D_loss,G_loss；所以你总是只使用第一个批次。