在CentOS上使用PyTorch时，优化内存管理是确保训练过程顺利进行的关键。以下是一些有效的内存管理技巧：
torch.cuda.amp模块进行自动混合精度训练。torch.cuda.empty_cache()：释放不再使用的CUDA缓存。del关键字删除不需要的张量，并调用torch.cuda.empty_cache()释放内存。--no-cache-dir选项，避免使用pip缓存。pip install --upgrade pip setuptools
通过上述方法，您可以有效地管理在CentOS上使用PyTorch时的内存，从而提高训练效率和模型性能。如果问题依旧存在，建议查看PyTorch的官方文档或寻求社区的帮助。
