在CentOS系统下使用PyTorch时，以下是一些有效的内存管理技巧：
torch.cuda.amp模块：通过torch.autocast()上下文管理器自动在低精度（如float16）和高精度（如float32）之间切换，减少内存占用并提高计算速度。float16：适用于计算密集型操作，但容易发生数值溢出。bfloat16：提供更好的数值稳定性，适用于长序列模型。torch.compile()进行即时编译：将PyTorch代码编译为优化的内核，使用torchinductor等技术，支持Triton或C++后端，从而提高性能。torch.inference_mode()来减少不必要的计算和内存消耗。del tensor删除不再需要的张量，并通过torch.cuda.empty_cache()释放GPU内存。batch_size：过大的批量大小会增加内存占用，过小则会降低效率。根据GPU内存大小调整批量大小。pin_memory和num_workers：在数据加载器中启用pin_memory和设置合适的num_workers可以加速数据从CPU传输到GPU的过程，减少内存占用。通过这些技巧，可以在CentOS系统下更高效地使用PyTorch，优化内存使用并提高计算性能。
