当使用Pytorch训练深度学习模型时，显存占用会成为一个主要的问题，因为在GPU上运行时需要大量显存。Pytorch提供了几种方式来释放显存占用，下面从不同角度进行分析。
首先，可以使用detach()方法和with torch.no_grad()语句块来减少显存占用。detach()方法可以将计算图中的某些部分分离出来，而不会影响其它部分的计算。with torch.no_grad()语句块可以禁止梯度计算，以节省显存占用。
其次，可以使用pytorch自带的内存优化工具，例如使用torch.cuda.empty_cache()方法来清空空闲的显存和使用torch.utils.checkpoint.checkpoint()方法来动态释放显存。empty_cache()方法可以清空缓存中的临时变量，而checkpoint()方法可以将前向计算分成小块，每次运算后就释放掉不再需要的中间结果，以减少显存占用。
另外，可以将数据类型转为较小的精度，比如将float32转为float16，即可减少显存占用。但是需要注意的是，由于float16的精度较低，可能会对模型的精度造成影响。
总的来说，Pytorch提供了多种方式来释放显存占用，根据不同情况选择不同的方法可以减少显存占用，提高模型训练效率。
