如何解决Ubuntu上PyTorch的内存不足问题

解决Ubuntu上PyTorch内存不足问题可从以下方面入手：

1. 减少批量大小（Batch Size）：降低单次训练内存占用，需权衡训练速度和模型性能。
2. 使用混合精度训练：通过torch.cuda.amp模块，用半精度（float16）替代部分单精度（float32）计算，减少内存并加速训练。
3. 释放不必要内存：
   • 用del删除不再使用的变量，调用torch.cuda.empty_cache()释放GPU缓存。
   • 避免内存泄漏，确保循环中及时释放中间张量。
4. 梯度累积：将多个小批次梯度累积后统一更新，提升内存利用率。
5. 优化数据加载：
   • 增加num_workers参数并行加载数据，减少预处理内存占用。
   • 确保数据预处理步骤高效，避免冗余计算。
6. 模型优化：
   • 采用轻量级模型架构（如MobileNet、EfficientNet）。
   • 冻结部分网络层，减少计算量。
7. 硬件与系统层面：
   • 升级GPU或增加物理内存。
   • 启用分布式训练（多GPU/机器）分散内存负载。
   • 谨慎使用虚拟内存（Swap），优先通过物理内存优化。
8. 监控与调试：
   • 用nvidia-smi实时监控GPU内存使用。
   • 通过torch.cuda.memory_summary()分析内存占用，定位泄漏点。

根据具体场景选择组合方案，优先从代码优化和硬件升级入手，避免频繁清理缓存影响性能。