CentOS上PyTorch的内存占用高怎么办

以下是CentOS上优化PyTorch内存占用的方法：

1. 清理缓存与释放内存
   • 使用torch.cuda.empty_cache()手动释放GPU缓存。
   • 用del删除不再需要的变量，配合gc.collect()触发垃圾回收。
2. 降低内存消耗策略
   • 减小批次大小：调整DataLoader的batch_size参数。
   • 混合精度训练：用torch.cuda.amp自动在FP16和FP32间切换，减少内存占用。
   • 梯度累积：累积多个小批次梯度后再更新参数，模拟大批次训练。
3. 优化模型与数据加载
   • 采用更高效模型结构（如用卷积层替代全连接层）。
   • 数据加载时启用pin_memory=True，并合理设置num_workers。
4. 进阶优化技术
   • 梯度检查点：通过torch.utils.checkpoint减少中间激活值存储。
   • 参数/激活卸载：将部分数据临时卸载到CPU内存。
   • 分布式训练：使用多GPU或节点分摊内存压力。

注意：需根据具体模型和任务调整参数，平衡内存占用与训练效率。