我正在 Jupyter-Lab 笔记本上训练 PyTorch 深度学习模型，在 Tesla K80 GPU 上使用 CUDA 进行训练。在进行训练迭代时，会使用 12 GB 的 GPU 内存。我通过保存模型检查点来完成训练，但想继续使用笔记本进行进一步分析（分析中间结果等）。
但是，这些 12 GBnvtop在完成训练后继续被占用（如从 中看到的）。我想释放这个内存，以便我可以将它用于其他笔记本。
到目前为止，我的解决方案是重新启动此笔记本的内核，但这并不能解决我的问题，因为到目前为止我无法继续使用相同的笔记本及其各自计算的输出。