在CentOS系統下使用PyTorch時，以下是一些有效的內存管理技巧：
torch.cuda.amp模塊：通過torch.autocast()上下文管理器自動在低精度（如float16）和高精度（如float32）之間切換，減少內存占用并提高計算速度。float16：適用于計算密集型操作，但容易發生數值溢出。bfloat16：提供更好的數值穩定性，適用于長序列模型。torch.compile()進行即時編譯：將PyTorch代碼編譯為優化的內核，使用torchinductor等技術，支持Triton或C++后端，從而提高性能。torch.inference_mode()來減少不必要的計算和內存消耗。del tensor刪除不再需要的張量，并通過torch.cuda.empty_cache()釋放GPU內存。batch_size：過大的批量大小會增加內存占用，過小則會降低效率。根據GPU內存大小調整批量大小。pin_memory和num_workers：在數據加載器中啟用pin_memory和設置合適的num_workers可以加速數據從CPU傳輸到GPU的過程，減少內存占用。通過這些技巧，可以在CentOS系統下更高效地使用PyTorch，優化內存使用并提高計算性能。
