PyTorch在Debian上的内存管理技巧有哪些

以下是PyTorch在Debian上的内存管理技巧：

1. 混合精度训练：使用torch.cuda.amp模块，以16位精度（FP16）进行计算，减少内存占用并加速训练。
2. 梯度累积：通过多次小批次累积梯度再更新模型，模拟大批次训练以降低内存需求。
3. 释放冗余内存：
   • 用del删除不再需要的张量和模型，调用torch.cuda.empty_cache()手动释放GPU缓存。
   • 避免循环中未释放的中间变量，及时解除计算图引用（如用.detach()）。
4. 优化数据加载：
   • 使用多进程DataLoader（num_workers参数）并启用pin_memory=True，减少CPU-GPU数据传输。
   • 避免在训练循环中频繁调用.item()、.cpu()等，减少数据从GPU拷贝到CPU。
5. 模型与训练优化：
   • 直接在GPU上创建模型和数据（device='cuda'），避免CPU-GPU冗余传输。
   • 对大模型采用梯度检查点（torch.utils.checkpoint），通过重新计算中间结果节省内存。
6. 系统级调优：
   • 合理设置swap空间（建议为物理内存1.5 - 2倍），避免内存不足时系统频繁交换。
   • 使用huge pages（大页内存）降低内存分配开销（需系统配置支持）。
7. 监控与分析：
   • 用nvidia-smi监控GPU内存使用，定位内存泄漏或异常占用。
   • 通过memory_profiler等工具分析Python内存使用，排查未释放对象。