在Jupyter Lab中运行的代码使用的GPU RAM与作为脚本运行的代码使用的GPU RAM非常不同

在Jupyter Lab中运行的代码使用的GPU RAM与作为脚本运行的代码使用的GPU RAM确实可能存在差异。这是因为Jupyter Lab是一个交互式的开发环境，它允许用户在单个会话中逐步执行代码，并且通常会保留先前执行的变量和状态。

当在Jupyter Lab中运行代码时，每个代码块通常会在同一个Python进程中执行，并且GPU RAM的使用可能会受到之前代码块中已分配的变量和对象的影响。这意味着在同一个会话中运行的代码可能会共享相同的GPU RAM，而不会重新分配和释放。

相比之下，作为脚本运行的代码通常会在每次执行时启动一个新的Python进程。这意味着每次运行脚本时，都会重新分配和释放GPU RAM，而不会受到之前执行的代码的影响。

这种差异可能会导致在Jupyter Lab中运行的代码使用的GPU RAM与作为脚本运行的代码使用的GPU RAM非常不同。因此，在使用GPU进行深度学习等任务时，需要注意在不同环境下的GPU RAM使用情况，以避免出现意外的内存错误或性能问题。

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