Debian上PyTorch的内存管理机制主要依赖CUDA API和框架自身优化策略，核心包括：
cudaMallocManaged分配统一内存，支持CPU与GPU共享访问，减少数据传输开销。torch.cuda.empty_cache()手动释放缓存。gc.collect()）清理残留对象。del删除张量、with torch.no_grad()减少中间结果存储，以及torch.cuda.synchronize()确保计算完成后再释放资源。这些机制共同保障内存高效利用，避免泄漏并优化计算性能。
