在CentOS上使用PyTorch時，優化內存管理是確保訓練過程順利進行的關鍵。以下是一些有效的內存管理技巧：
torch.cuda.amp模塊進行自動混合精度訓練。torch.cuda.empty_cache()：釋放不再使用的CUDA緩存。del關鍵字刪除不需要的張量，并調用torch.cuda.empty_cache()釋放內存。--no-cache-dir選項，避免使用pip緩存。pip install --upgrade pip setuptools
通過上述方法，您可以有效地管理在CentOS上使用PyTorch時的內存，從而提高訓練效率和模型性能。如果問題依舊存在，建議查看PyTorch的官方文檔或尋求社區的幫助。
