PyTorch在CentOS上的资源占用情况会受到多种因素的影响，包括模型的复杂性、批量大小、使用的技术（例如CPU与GPU）以及优化策略等。以下是一些关键的资源占用情况和优化技巧：
torch.cuda.amp进行混合精度训练，可以在保持模型精度的同时减少内存占用并加速训练过程。torch.compile等优化功能，可以进一步提高模型的执行效率。PyTorch在CentOS上的资源占用和优化是一个复杂的话题，涉及到多个方面的考虑。通过上述的方法和技巧，可以在保证性能的同时，有效地管理资源占用。
