在深厚度学领域， PyTorch是一个流行的框架，而CentOS是一个常见的操作系统。在CentOS上用PyTorch时内存管理是搞优良训练效率和模型性能的关键。本文将探讨怎么巧妙地运用PyTorch在CentOS上优化内存管理。

监控和管理内存用

在用PyTorch之前，先说说需要了解内存用情况。

• 用`torch.cuda.memory_summary`来查看GPU内存用情况。
• 用`torch.cuda.empty_cache`来释放GPU缓存。

用内存高大效的模型结构

在时选择内存高大效的模型结构能显著少许些内存用。

• 卷积层用卷积层代替全连接层能少许些参数数量和内存用。
• 瓶颈层在模型中加入瓶颈层能管束内存用。

用半精度浮点数

PyTorch支持自动混合精度训练，能在保持与单精度浮点数相近的数值稳稳当当性的一边少许些内存用。

import torch
torch.use_deterministic_algorithms

合理利用eval和requires_grad=False

在训练过程中，用`eval`和`requires_grad=False`能少许些内存占用。

model.eval
for param in model.parameters:
    param.requires_grad = False

用torch.no_grad上下文管理器

在不需要梯度计算的代码块中用`torch.no_grad`上下文管理器能暂时关闭梯度计算，节省显存。

with torch.no_grad:
    # 计算梯度

释放不少许不了的张量

在训练过程中，及时删除不再需要的张量能释放内存。

del tensor
torch.cuda.empty_cache

分布式训练

将分布在优良几个GPU或机器上，能少许些单个设备的内存用。

import torch.distributed as dist
dist.init_process_group

梯度累积

通过将优良几个细小批次的梯度累积起来 然后进行一次参数更新鲜，能在保持相同内存用的情况下搞优良训练速度。

for i in range:
    # 计算梯度
    optimizer.zero_grad
    # 累积梯度
    for param_group in optimizer.param_groups:
        param_group *= accumulation_steps
    optimizer.step

少许些批次巨大细小

较细小的批次巨大细小能少许些内存用，但兴许会关系到训练速度和模型性能。

# 调整批次巨大细小
data_loader.batch_size = 16

结论

通过以上方法， 能有效解决CentOS上PyTorch内存不够的问题，并搞优良系统的性能和稳稳当当性。

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