处理大规模数据集时，MAGNet模型的内存需求可以通过以下方式进行管理：
数据分批处理：将大规模数据集分成多个小批次进行处理，避免一次性加载所有数据导致内存溢出。可以通过数据迭代器或数据生成器来实现批处理。
内存优化技巧：使用合适的数据类型和数据结构，如使用稀疏矩阵表示稀疏数据，减少内存占用。还可以通过压缩数据、减少不必要的数据复制等方式来优化内存使用。
垃圾回收机制：及时释放不再需要的内存空间，避免内存泄漏。可以通过手动释放内存或使用自动垃圾回收机制来管理内存。
使用分布式计算：如果单机内存无法满足大规模数据集的处理需求，可以考虑使用分布式计算框架，将计算任务分布到多台机器上进行处理，减少单机内存压力。
通过以上方式管理内存需求，可以有效处理大规模数据集而不会出现内存溢出等问题。