如何解决Ubuntu上PyTorch内存不足

解决Ubuntu上PyTorch内存不足可尝试以下方法：

1. 减少批量大小（Batch Size）：降低每次训练的内存占用，但可能影响训练速度。
2. 使用混合精度训练：通过torch.cuda.amp模块，用float16替代部分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，torch.cuda.empty_cache()清空GPU缓存。
   • 手动触发垃圾回收gc.collect()。
4. 梯度累积：将多个小批次梯度累积后统一更新，模拟大批量训练。
5. 优化模型结构：采用轻量级模型（如MobileNet），或用深度可分离卷积替代全连接层。
6. 优化数据加载：
   • 增加num_workers并行加载数据，设置pin_memory=True加速传输。
   • 使用高效存储格式（如HDF5）减少内存占用。
7. 系统级优化：
   • 清理系统缓存（谨慎使用）：sudo echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches。
   • 若物理内存不足，可添加Swap虚拟内存。
8. 硬件升级：增加GPU显存或使用多GPU分布式训练。
9. 监控内存使用：用nvidia-smi实时查看GPU内存占用，定位瓶颈。

根据具体场景选择合适策略，优先从代码和模型层面优化，再考虑硬件升级。