在Ubuntu系統上使用PyTorch時，可以通過以下幾種方法優化內存使用：
清理緩存和釋放內存：
torch.cuda.empty_cache() 函數清空GPU緩存，釋放相應內存。del 關鍵字。gc.collect() 函數手動觸發垃圾回收。降低批次大?。˙atch Size）：
使用半精度浮點數（Half-Precision Floating Point Numbers）：
釋放不必要的張量：
使用內存高效的模型結構：
梯度累積（Gradient Accumulation）：
分布式訓練（Distributed Training）：
系統級別的優化：
sudo apt-get clean、sudo apt-get autoremove）來提高整體系統性能。通過這些方法，可以有效優化在Ubuntu上使用PyTorch時的內存使用，確保訓練過程更加高效和穩定。
