安装cudnn能减少显存占用吗

当我们使用深度学习框架进行模型训练时，我们常常会遇到显存不足的问题。这时我们可能会尝试使用转移学习或降低batch_size等方法，但这些方法并不能彻底解决显存问题。实际上，我们还可以通过安装cudnn来减少显存占用。

首先，我们需要了解cudnn是什么。cudnn是CUDA深度神经网络库的缩写，它是NVIDIA针对深度学习技术进行优化的一个软件包。它提供了一系列高效的GPU加速算法和函数，能够极大地提高深度神经网络的训练速度，并且减少显存占用。

下面我们通过代码示例来演示cudnn减少显存占用的效果。我们首先使用PyTorch框架来构建一个简单的卷积神经网络，并进行训练。在训练过程中，我们将记录每个epoch的显存占用情况，并且将cudnn关闭。

import torch
import torch.nn as nn
import time

# 定义一个卷积神经网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 10, kernel_size=5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(10, 16, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = torch.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

# 初始化网络和数据
net = Net()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0