在CentOS下使用PyTorch時，內存管理是一個重要的優化方面，以確保模型訓練和推理的高效性。以下是一些關鍵點和優化技巧：
torch.from_numpy()進行轉換時，PyTorch不會復制數據，而是直接使用Numpy數組的內存，這可以避免不必要的內存復制。torch.from_numpy()以避免不必要的內存復制。del語句或with語句及時釋放不再使用的Tensor。+=）可以減少內存分配。torch.cuda.empty_cache()函數可以清空GPU緩存，釋放相應內存。通過上述方法，可以在CentOS下有效地管理PyTorch的內存使用，從而提高模型訓練和推理的效率。
