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mxnet的模型有200M，但為什麼做推理時顯存會佔用800M左右？

pytorch ，mxnet的模型有200M，但為什麼做推理時顯存會佔用800M左右？網路在訓練時，除了本身定義的可訓練參數要佔用顯存，還有中間變數（包含梯度）也要佔用...

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