在CentOS系統下使用PyTorch時，有效的內存管理對于提高模型訓練效率和避免內存溢出至關重要。以下是一些實用的內存管理技巧：
使用 free -m命令查看當前系統的內存使用情況，了解總內存、已使用內存、剩余內存以及實際可用的內存空間。
使用 top命令找出系統占用內存較高的進程，通過 %MEM字段查看進程占用的內存百分比，幫助定位內存占用問題。
混合精度訓練是降低內存占用的基礎且高效的方法，它結合了16位(fp16)和32位(fp32)浮點格式的優勢，在大部分計算中使用較低精度執行數學運算，從而減少內存帶寬和存儲需求。
除了混合精度訓練，還可以嘗試使用16位低精度格式進行訓練，如brain floating point(bf16)，這種方法在大多數深度學習應用場景中對模型性能的影響極小。
torch.no_grad()：在模型推理階段關閉梯度計算，減少內存占用。torch.cuda.empty_cache()手動釋放不再使用的顯存。detach()方法：在計算圖中分離張量，防止梯度傳播，減少內存占用。通過上述技巧，可以有效地管理PyTorch在CentOS系統下的內存使用，提高模型訓練效率和穩定性。
