在Ubuntu系统中使用PyTorch时，优化内存管理是确保高效训练和推理的关键。以下是一些有效的内存管理技巧：
torch.cuda.empty_cache() 函数清空GPU缓存，释放不再使用的张量。del 关键字，并调用 gc.collect() 触发垃圾回收。torch.cuda.amp 模块来支持自动混合精度训练。num_workers 参数增加数据加载的并行性，确保数据预处理不会占用过多内存。nvidia-smi 来监控GPU内存使用情况，以便更好地了解何时何地内存使用达到峰值。通过这些方法，可以有效地优化在Ubuntu上使用PyTorch时的内存使用，确保训练过程的高效和稳定。
