最近在跑一个图像分类的小项目，模型就三层卷积加全连接，batch size设的32，输入图片也才64x64。刚开始训练时显存占用大概2G左右，但跑了几百个batch之后，显存直接飙到快6G，差点爆掉。我确认没有在循环里保留中间变量，梯度也用了zero_grad()。难道是因为DataLoader的num_workers设了4？或者torch.no_grad()只在验证时用了，训练时没加？求大佬指点一下，这种显存逐渐增长一般是什么坑，怎么定位和解决？提前谢过！