PyTorch在CentOS上的資源占用情況會受到多種因素的影響，包括模型的復雜性、批量大小、使用的技術（例如CPU與GPU）以及優化策略等。以下是一些關鍵的資源占用情況和優化技巧：
torch.cuda.amp進行混合精度訓練，可以在保持模型精度的同時減少內存占用并加速訓練過程。torch.compile等優化功能，可以進一步提高模型的執行效率。PyTorch在CentOS上的資源占用和優化是一個復雜的話題，涉及到多個方面的考慮。通過上述的方法和技巧，可以在保證性能的同時，有效地管理資源占用。
