在Ubuntu上使用PyTorch時，優化內存管理是確保訓練過程高效和穩定的關鍵。以下是一些有效的內存管理技巧：
torch.cuda.amp模塊來支持自動混合精度訓練。dataloader的batch_size參數來實現。optimizer.step()和optimizer.zero_grad()來實現。torch.cuda.empty_cache()：清空GPU緩存，釋放未使用的顯存空間。del關鍵字刪除不再使用的變量或張量，并使用gc.collect()觸發垃圾回收。DistributedDataParallel模塊來實現分布式訓練。torch.cuda.memory_summary和torch.cuda.memory_allocated，可以幫助監控和優化內存使用。通過上述方法，可以有效地優化在Ubuntu上使用PyTorch時的內存使用，確保訓練過程的高效和穩定。
