以下是CentOS上優化PyTorch內存占用的方法：
torch.cuda.empty_cache()手動釋放GPU緩存。del刪除不再需要的變量，配合gc.collect()觸發垃圾回收。DataLoader的batch_size參數。torch.cuda.amp自動在FP16和FP32間切換，減少內存占用。pin_memory=True，并合理設置num_workers。torch.utils.checkpoint減少中間激活值存儲。注意：需根據具體模型和任務調整參數，平衡內存占用與訓練效率。
