记一次性能优化的心酸历程【Flask+Gunicorn+pytorch+多进程+线程池，一顿操作猛如虎】

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本文只是记录我优化的心酸历程。无他，唯记录尔。。。。。小伙伴们可围观，可打call，可以私信与我交流。
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文章目录

问题背景
系统环境
优化历程
- 小小分析一波
- 第一阶段：直接上torch.cuda.empty_cache()清理。
- 第二阶段（创建子进程加载模型并进行训练）
- 第三阶段（全局线程池+释放GPU）
总结
参考
粉丝专属福利

问题背景

现有一个古诗自动生成的训练接口，该接口通过Pytorch来生训练模型（即生成古诗）为了加速使用到了GPU，但是训练完成之后GPU未能释放。故此需要进行优化，即在古诗生成完成之后释放GPU。

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