Stable Baselines3中自定义环境训练时的CUDA显存泄漏问题分析

问题背景

在使用Stable Baselines3进行强化学习模型训练时，开发人员发现当在循环中多次创建和训练模型时，即使显式删除模型对象，CUDA显存也不会被正确释放。这个问题在使用自定义Gymnasium环境时尤为明显，最终会导致显存耗尽，系统崩溃等严重问题。

问题现象

典型的症状包括：

1. 训练循环多次后出现CUDA显存不足的错误
2. 系统可能无预警崩溃
3. 保存模型时可能导致系统完全死机
4. 需要断电30秒以上才能恢复系统

技术分析

根本原因

该问题本质上与PyTorch的内存管理机制有关。当Stable Baselines3模型(如A2C)被删除时，虽然Python对象被销毁，但PyTorch的CUDA缓存可能不会立即释放。这是因为：

1. PyTorch会保留一部分显存作为缓存以提高性能
2. Python的垃圾回收机制可能不会立即触发
3. 模型中的神经网络参数可能仍被其他引用持有

关键因素

1. 自定义环境设计：环境中的观测空间和动作空间维度较大(50×800)，这会增加显存需求
2. 训练循环结构：连续创建多个模型实例而不彻底清理前一个实例
3. PyTorch缓存策略：默认会保留部分显存不释放

解决方案

基础解决方案

在每次循环迭代后添加显存清理代码：

import torch
import gc

for i in range(1000):
    model = A2C("MlpPolicy", env, verbose=1).learn(1000)
    model.save("a2c_trader")
    del model
    gc.collect()  # 强制垃圾回收
    torch.cuda.empty_cache()  # 清空CUDA缓存

进阶优化方案

1. 复用环境实例：避免在每次循环中创建新环境
2. 调整批量大小：减小每次训练的样本数量
3. 使用CPU训练：对于不太复杂的模型，可以考虑使用CPU
4. 监控显存使用：添加显存监控代码以便及时发现问题

最佳实践建议

1. 在训练循环中始终包含显存清理代码
2. 对于长时间运行的训练任务，定期保存和重启进程
3. 监控GPU显存使用情况，设置适当的警报
4. 考虑使用更高效的网络结构或减小输入维度
5. 在开发阶段使用较小的循环次数测试显存管理

总结

Stable Baselines3与PyTorch结合使用时，需要特别注意显存管理问题。通过理解PyTorch的显存管理机制并采取适当的清理措施，可以有效避免显存泄漏导致的系统问题。对于生产环境中的长期训练任务，建议实现更健壮的显存监控和管理策略。