在CentOS环境下，PyTorch内存管理可通过以下方式优化：
del删除不再需要的张量，调用torch.cuda.empty_cache()释放GPU缓存。torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler，以FP16精度计算，减少内存占用。torch.utils.checkpoint技术，仅存储部分中间结果，反向传播时重新计算，节省内存。DataLoader的pin_memory=True和num_workers，加速数据传输并减少内存占用。torch.cuda.memory_summary()分析内存使用，定位泄漏或冗余。具体方法需结合模型规模和硬件配置调整，优先测试小规模场景再扩展至生产环境。
