在Ubuntu系统中优化PyTorch内存管理可从以下方面入手：
- 释放缓存与无用变量：
- 使用
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。
- 降低内存占用：
- 减小批量大小（Batch Size），但需权衡训练效率。
- 启用自动混合精度（AMP）训练，用
torch.cuda.amp模块减少显存占用。
- 采用内存高效模型结构，如用卷积层替代全连接层，或使用深度可分离卷积。
- 优化训练流程：
- 使用梯度累积（Gradient Accumulation）提升有效批次大小，减少内存峰值。
- 在推理阶段使用
torch.no_grad()上下文管理器关闭梯度计算。
- 监控与工具辅助：
- 通过
torch.cuda.memory_summary()等工具监控内存使用情况。
- 检查代码是否存在循环引用或内存泄漏，及时释放中间变量。
- 硬件与系统优化：
- 升级GPU显存或使用多GPU分布式训练分摊内存压力。
- 确保系统缓存及时清理，避免系统级内存占用过高。