在CentOS上运行PyTorch模型可参考以下技巧：
环境配置
conda或venv创建虚拟环境，避免依赖冲突。rpm或yum安装并配置环境变量。性能优化
DataLoader设置num_workers（建议4*num_gpu）、pin_memory=True，并缓存预处理结果。torch.cuda.amp减少显存占用、加速计算。DistributedDataParallel替代DataParallel，提升并行效率。torch.utils.checkpoint减少显存占用。代码与系统优化
torch.no_grad()禁用推理阶段的梯度计算。torch.backends.cudnn.benchmark=True让CuDNN自动选择最优卷积算法。nvidia-smi监控GPU使用情况，调整batch size避免显存不足。工具与调试
PyTorch Profiler或TensorBoard分析性能瓶颈，定位耗时操作。torch.backends.cudnn.deterministic=False）提升速度。安装步骤可参考，确保依赖正确配置后再进行优化。
