在Ubuntu上使用PyTorch時，有效的內存管理策略對于確保深度學習模型的訓練效率和穩定性至關重要。以下是一些關鍵的內存管理策略：
torch.cuda.empty_cache()來釋放未被使用的緩存內存。torch.cuda.amp模塊來實現自動混合精度（AMP）。num_workers參數增加數據加載的并行性，確保數據預處理不會占用過多內存。nvidia-smi來監控GPU內存使用情況。PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF來優化CUDA內存分配。通過實施這些策略，可以顯著提高PyTorch在Ubuntu系統中的內存管理效率，減少內存占用，從而更高效地進行模型訓練和推理。
