我在训练一个模型进行验证(val)的时候，如果不进行梯度计算，GPU会直接拉满，内存爆掉，请问有朋友遇到过这种问题吗？

# 训练
def vv_step(inp, targ):
    loss = 0

    enc_output, enc_hidden = encoder(inp)

    dec_hidden = enc_hidden

    dec_input = paddle.unsqueeze(paddle.to_tensor([comment_word2id_dict.get('')] * BATCH_SIZE), 1)

    # 教师强制 - 将目标词作为下一个输入
    for t in range(1, targ.shape[1]):
        # 将编码器输出 （enc_output） 传送至解码器
        predictions, dec_hidden= decoder(dec_input, dec_hidden, enc_output)

        loss += getloss(predictions,targ[:, t])

        # 使用教师强制
        dec_input =paddle.unsqueeze(targ[:, t], 1)

    batch_loss = (loss / int(targ.shape[1]))

    # 问题出现在这里，如果下面这行注释掉，GPU就炸了！！！！
    #batch_loss.backward()



    return batch_loss