Debian上如何解决PyTorch内存不足问题

在Debian上解决PyTorch内存不足问题，可参考以下方法：

1. 减小批量大小（Batch Size）：降低每次训练/推理的数据量，直接减少内存占用。
2. 使用混合精度训练：通过torch.cuda.amp以FP16精度计算，减少内存占用并加速计算。
3. 梯度累积：通过累积多个小批次梯度模拟大批次训练，缓解内存压力。
4. 清理缓存：调用torch.cuda.empty_cache()释放无用缓存。
5. 优化模型结构：减少参数量、使用更轻量级模型或层（如替换为低精度版本）。
6. 分布式训练：利用多GPU分片模型参数（如FullyShardedDataParallel），分散内存负载。
7. 高效数据加载：使用DataLoader的num_workers和pin_memory参数加速数据预处理，避免内存阻塞。
8. 释放无用变量：用del删除不再需要的张量，配合gc.collect()手动回收内存。
9. 调整CUDA内存分配策略：设置环境变量PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True减少内存碎片。

若以上方法仍无法解决，可考虑升级GPU硬件或优化数据集规模。