YOLO是一個深度學習模型，通常在GPU上執行。當你執行YOLO進行例項分割時，它會佔用視訊記憶體。在PyTorch中，刪除視訊記憶體通常涉及到釋放張量所佔用的記憶體。
以下是一個簡單的Python程式碼示例，演示如何在PyTorch中刪除（釋放）視訊記憶體
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import torch
# 假設你有一個模型和一些資料
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') # 載入YOLOv5模型
# 載入圖片或者生成一些張量資料
# data = ...
# 執行模型進行推理
# output = model(data)
# 刪除模型以釋放視訊記憶體
del model
# 如果有張量或資料也需要刪除
# del data
# 強制垃圾收集器進行垃圾回收
# 注意：這一步不是必須的，因為Python會在需要時自動進行垃圾回收
# 但在某些情況下，可能需要手動觸發
# torch.cuda.empty_cache()
在這個例子中，del model 語句用於刪除模型，釋放與模型相關的視訊記憶體。如果你還有其他張量或資料佔用視訊記憶體，也應該用 del 刪除它們。最後，呼叫 torch.cuda.empty_cache() 可以清除未被用的視訊記憶體，但這不是必須的，因為Python垃圾收集器會在需要的時候自動清理。