Ubuntu PyTorch如何进行内存优化

在Ubuntu系统上使用PyTorch时，可通过以下方式优化内存：

1. 降低批次大小：减少每次训练的样本数量，直接降低内存占用。
2. 使用混合精度训练：通过torch.cuda.amp模块以半精度（float16）计算，减少内存并加速训练。
3. 释放缓存与无用变量：
   • 调用torch.cuda.empty_cache()清空GPU缓存。
   • 手动删除不再使用的张量，配合del关键字和gc.collect()触发垃圾回收。
4. 梯度累积：通过累积多个小批次的梯度实现“伪大批量”，减少内存峰值。
5. 优化数据加载：使用num_workers参数并行加载数据，避免数据预处理占用过多内存。
6. 选择高效模型结构：采用卷积层替代全连接层，或使用深度可分离卷积等轻量级设计。
7. 分布式训练：将训练任务分配到多个GPU或节点，分摊内存压力。
8. 监控内存使用：通过torch.cuda.memory_summary()等工具分析内存占用，定位泄漏点。