如何解决CentOS下PyTorch内存不足

解决CentOS下PyTorch内存不足可从以下方面入手：

1. 调整训练参数
   • 减小batch_size，降低单次内存占用。
   • 使用混合精度训练（torch.cuda.amp），以FP16替代FP32减少内存。
   • 启用梯度累积，通过多次小批次累积梯度模拟大批次训练。
2. 优化模型与数据加载
   • 选择轻量级模型（如ResNet-18替代ResNet-50）。
   • 使用DataLoader的num_workers参数并行加载数据，避免阻塞。
   • 采用高效存储格式（如HDF5）减少数据加载内存占用。
3. 系统级内存管理
   • 增加交换空间（Swap）：创建交换文件并启用，缓解物理内存不足。
   • 定期清理GPU缓存：调用torch.cuda.empty_cache()释放未使用内存。
4. 进阶优化技术
   • 梯度检查点：通过torch.utils.checkpoint选择性存储中间激活值，减少内存占用。
   • 分布式训练：利用多GPU或多节点分摊内存压力（如DistributedDataParallel）。
5. 硬件与监控
   • 升级物理内存，或使用云服务器弹性扩展资源。
   • 通过nvidia-smi或ps命令监控内存使用，定位异常进程。

组合应用上述方法可有效缓解内存不足问题，优先从软件优化入手，必要时再考虑硬件升级。