CentOS下PyTorch的内存管理怎样

CentOS下PyTorch内存管理可从释放内存、降低消耗、优化配置等方面入手，具体如下：

• 释放内存
  • 使用torch.cuda.empty_cache()手动释放GPU缓存。
  • 用del删除不再使用的张量，触发Python垃圾回收。
• 降低内存消耗
  • 采用混合精度训练（torch.cuda.amp），用float16替代float32。
  • 减小批次大小（batch_size）。
  • 使用torch.no_grad()禁用梯度计算。
  • 采用梯度累积，多个小批次梯度累积后更新参数。
• 优化配置
  • 调整内核参数，如降低vm.swappiness减少交换空间依赖。
  • 多GPU环境下使用数据并行或模型并行。
  • 用轻量级模型（如MobileNet）或简化模型结构。
• 监控与调试
  • 用torch.cuda.memory_summary()监控内存使用。
  • 检查计算图是否意外保存，避免循环引用。