PyTorch在CentOS中的内存管理技巧

以下是PyTorch在CentOS中的内存管理技巧：

1. 手动释放内存
   • 使用torch.cuda.empty_cache()清理GPU缓存。
   • 用del删除不再使用的变量，配合gc.collect()触发垃圾回收。
2. 降低内存消耗
   • 减小批次大小：通过调整batch_size减少单次内存占用。
   • 混合精度训练：利用torch.cuda.amp模块，用float16替代float32，降低显存需求。
   • 使用高效模型结构：选择轻量级模型（如MobileNet）或减少全连接层参数。
3. 优化训练过程
   • 梯度累积：通过累积多个小批次梯度实现“大批次”训练效果，减少内存峰值。
   • 分布式训练：利用多GPU/机器分摊内存负载，使用DistributedDataParallel模块。
4. 数据加载优化
   • 调整DataLoader参数：设置num_workers=0减少并行加载内存开销，或使用pin_memory=True加速数据传输。
   • 避免一次性加载全量数据，使用生成器或分块加载。
5. 其他技巧
   • 禁用梯度计算：在验证阶段使用torch.no_grad()或torch.set_grad_enabled(False)。
   • 检查内存泄漏：通过torch.cuda.memory_summary()监控显存使用，排查未释放的变量。

注意：频繁清理缓存可能影响性能，需根据实际场景调整频率。优先通过代码优化（如减少中间变量、使用混合精度）提升内存效率，硬件不足时可考虑升级GPU或增加交换空间。