ModelScope有没有像torch.cuda.empty_cache()能清除显存的方法？

在TensorFlow中，有多种方式可以清理显存：

1. tf.keras.backend.clear_session()，可以清除会话中的所有资源；
2. tf.keras.backend.get_session().close()，可以销毁当前会话；
3. 使用with语句，确保会在完成后自动关闭所有的会话和资源。

此外，还有其他一些方法可以清理显存，例如重新初始化TensorFlow的图层等等

在 TensorFlow 中，可以使用 tf.keras.backend.clear_session() 来清除显存缓存：

from tensorflow.keras import backend as K

def clean_session():
   K.clear_session()

请注意，这仅仅清空了 TensorFlow 的缓存，但并没有释放 GPU 内存；为释放 GPU 内存，您还需要关闭所有 TensorFlow 图形会话：

import os

os.system('taskkill /F /IM tensorboard.exe')
os.system('taskkill /F /IM tensorboard-shutdown-server.exe')

在TensorFlow中，没有直接提供类似于PyTorch的torch.cuda.empty_cache()的函数来清除显存。不过，你可以尝试以下几种方法来释放显存：

1. 关闭TensorFlow会话（Session）：当你完成模型推理后，可以关闭TensorFlow会话，以释放占用的显存。

import tensorflow as tf

# 创建会话
sess = tf.Session()

# 进行推理
...

# 关闭会话
sess.close()

1. 手动删除变量和占用的显存：你可以尝试手动删除不再需要的变量，以释放显存。请注意，这种方法可能不适用于所有情况，因为有些变量可能是必需的，或者由TensorFlow自动管理。

# 删除变量
del variable_name

# 删除占用的显存
tf.reset_default_graph()

1. 使用TensorFlow的优化器：TensorFlow提供了一些优化器，如tf.train.Saver和tf.train.Optimizer，它们可以用来保存和恢复模型参数，或者进行模型优化。通过使用这些优化器，你可以将模型参数保存到磁盘上，并从磁盘加载模型参数，从而释放显存。
2. 使用TensorFlow的缓存机制：TensorFlow支持缓存机制，可以将中间计算结果缓存到磁盘上，以避免重复计算。通过使用缓存，你可以减少显存的使用量。你可以使用tf.cache.Cache或tf.cache.LRUCache等缓存类来实现缓存机制。
3. 调整TensorFlow的内存使用：TensorFlow允许你调整内存使用策略，例如通过设置tf.config.experimental.VirtualMemory来使用虚拟内存来存储大型数据。这可以帮助你更好地管理显存的使用。

您试一下这个环境。
conda create -n modelscope python=3.7
source activate
conda activate modelscope
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install modelscope
pip install "modelscope[cv]" -f https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/releases/repo.html
pip install --upgrade tensorflow-gpu==1.15 # GPU 版，此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”