在CentOS上運行PyTorch模型可參考以下技巧：
環境配置
conda或venv創建虛擬環境，避免依賴沖突。rpm或yum安裝并配置環境變量。性能優化
DataLoader設置num_workers（建議4*num_gpu）、pin_memory=True，并緩存預處理結果。torch.cuda.amp減少顯存占用、加速計算。DistributedDataParallel替代DataParallel，提升并行效率。torch.utils.checkpoint減少顯存占用。代碼與系統優化
torch.no_grad()禁用推理階段的梯度計算。torch.backends.cudnn.benchmark=True讓CuDNN自動選擇最優卷積算法。nvidia-smi監控GPU使用情況，調整batch size避免顯存不足。工具與調試
PyTorch Profiler或TensorBoard分析性能瓶頸，定位耗時操作。torch.backends.cudnn.deterministic=False）提升速度。安裝步驟可參考，確保依賴正確配置后再進行優化。
