PyTorch在Ubuntu上的内存管理可通过以下方式优化：
torch.cuda.empty_cache()清空GPU缓存，手动删除不再使用的张量并调用del释放内存。float16替代float32减少内存占用；适当减小批次大小，但需平衡训练效率。torch.cuda.memory_summary()等工具监控内存使用，定位泄漏问题；更新PyTorch版本以修复已知内存管理缺陷。以上方法可有效提升Ubuntu环境下PyTorch的内存利用效率，避免因内存不足导致的训练中断[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。
