在CentOS上使用PyTorch時，如果遇到內存不足的問題，可以嘗試以下幾種方法來解決：
減少批量大?。˙atch Size）：
使用梯度累積（Gradient Accumulation）：
釋放不必要的變量和緩存：
torch.cuda.empty_cache()來釋放未被使用的緩存。使用混合精度訓練：
優化數據加載和預處理：
檢查模型和數據：
使用更小的模型：
升級硬件：
分布式訓練：
監控內存使用：
nvidia-smi來監控GPU內存使用情況，以便更好地了解內存消耗情況并作出相應調整。在嘗試上述方法時，請確保你的PyTorch版本是最新的，因為新版本通常包含性能改進和內存管理優化。此外，根據你的具體情況，可能需要結合多種方法來有效解決內存不足的問題。
