ModelScope参数中没有可调的显存节省选项。可以通过调整模型结构、使用更小的批次大小和优化代码来节省显存。
在PyTorch中，ModelScope是一个用于管理模型的类，它提供了一些参数和方法来帮助用户更方便地创建、训练和评估模型，关于ModelScope参数里面有没有可调的，能更节省显存的问题，我们可以从以下几个方面进行分析：
1、模型结构
2、批量大小（Batch Size）
3、学习率（Learning Rate）
4、优化器（Optimizer）
5、损失函数（Loss Function）
6、数据加载方式（Data Loading）
7、梯度累积（Gradient Accumulation）
8、混合精度训练（Mixed Precision Training）
下面我们将详细介绍这些方面的内容：
1. 模型结构
在设计模型结构时，可以考虑使用轻量级的网络结构，例如MobileNet、ShuffleNet等，这些网络结构在保持较高准确率的同时，可以降低模型的复杂度，从而减少显存占用，还可以通过调整模型中的通道数、卷积层数等参数来进一步优化模型结构。
2. 批量大小（Batch Size）
批量大小是影响显存占用的一个重要因素，较大的批量大小会增加显存占用，而较小的批量大小则会降低显存占用，在训练过程中，可以尝试调整批量大小来平衡显存占用和训练速度。
3. 学习率（Learning Rate）
学习率对模型的训练过程有很大影响，较大的学习率可能导致模型收敛不稳定，而较小的学习率则可能导致训练速度过慢，可以尝试调整学习率来平衡显存占用和训练速度。
4. 优化器（Optimizer）
不同的优化器对显存的占用也不同，Adam优化器相较于SGD优化器会占用更多的显存，在训练过程中，可以尝试更换优化器来降低显存占用。
5. 损失函数（Loss Function）
损失函数的选择也会影响显存占用，交叉熵损失函数相较于均方误差损失函数会占用更多的显存，在训练过程中，可以尝试更换损失函数来降低显存占用。
6. 数据加载方式（Data Loading）
数据加载方式对显存的占用也有影响，使用torch.utils.data.DataLoader进行多线程数据加载可以降低显存占用，可以使用预加载数据的方式来减少内存占用。
7. 梯度累积（Gradient Accumulation）
梯度累积是一种常用的显存优化方法，通过将多个小批量的数据进行累积，然后再进行一次参数更新，可以有效地降低显存占用，在训练过程中，可以尝试调整梯度累积的次数来平衡显存占用和训练速度。
8. 混合精度训练（Mixed Precision Training）
混合精度训练是一种有效的显存优化方法，通过将计算过程中的浮点数精度降低到较低的位数，可以有效地降低显存占用，在PyTorch中，可以使用torch.cuda.amp模块进行混合精度训练。