PyTorch在CentOS上的内存管理是一个复杂而关键的主题，涉及到多个层面的优化和调整。以下是对PyTorch在CentOS上内存管理的深入分析和建议：
vm.swappiness、vm.min_free_kbytes和vm.overcommit_memory，可以优化内存使用。例如，降低vm.swappiness的值可以减少系统对交换空间的依赖。torch.cuda.memory_summary()函数）来监控内存使用情况，并及时发现潜在的内存泄漏或不必要的内存占用。torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来实现。通过上述方法，可以在CentOS上高效地管理PyTorch的内存使用，确保系统的稳定性和性能。请注意，定期检查和调整内存管理策略是必要的，以适应不同的应用场景和需求。
