下面是关于Pytorch如何释放显存占用的完整攻略，包含两条示例说明。
在Pytorch中，通过with语句使用torch.no_grad()上下文管理器可以释放显存，这个操作对于训练中不需要梯度计算的代码非常有用。
代码示例：
import torch
# 创建一个3000 * 3000的矩阵
tensor = torch.randn((3000, 3000))
# 开启上下文管理器，释放梯度计算
with torch.no_grad():
# 计算矩阵的逆矩阵
inv_tensor = torch.inverse(tensor)
# 逆矩阵计算结束后，回到正常计算模式
在使用Pytorch训练神经网络时，经常会出现显存占用过高的问题。这时可以使用torch.cuda.empty_cache()释放一些不必要的显存。
代码示例：
import torch
# 创建一个3000 * 3000的矩阵，并将其放到设备上运算
tensor = torch.randn((3000, 3000)).to("cuda")
# 使用矩阵进行计算
result = tensor.matmul(tensor)
# 记录结果值
value = result.mean()
# 释放一些显存
torch.cuda.empty_cache()
# 继续进行后续计算
综上所述，以上是两种有效的Pytorch释放显存占用方式，可以帮助我们更好的管理显存，提高训练过程中的稳定性和效率。
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