在centos系統上高效運行pytorch模型，內存管理是關鍵。本文提供一系列實用技巧，助您提升訓練效率并避免內存溢出。
1. 監控內存使用
使用 free -m 命令實時查看系統內存使用情況，包括總內存、已用內存、可用內存等信息，以便及時了解內存壓力。
2. 識別高內存占用進程
利用 top 命令找出內存占用率最高的進程，通過 %MEM 列判斷進程的內存使用比例，快速定位內存瓶頸。
3. 混合精度訓練
采用混合精度訓練是降低內存消耗的有效方法。它結合了16位 (fp16) 和32位 (fp32) 浮點數的優勢，在大部分計算中使用低精度，從而減少內存帶寬和存儲需求，提升效率。
4. 低精度訓練
除了混合精度，還可以考慮使用16位低精度格式，例如 brain floating point (bf16) 進行訓練。在許多深度學習應用中，這種方法對模型性能的影響微乎其微。
5. 精細化內存控制
- 禁用梯度計算: 在模型推理階段，使用 torch.no_grad() 關閉梯度計算，顯著減少內存占用。
- 手動釋放顯存: 使用 torch.cuda.empty_cache() 手動釋放不再使用的GPU顯存。
- 張量分離: 使用 detach() 方法將張量從計算圖中分離，阻止梯度反向傳播，降低內存壓力。
6. 其他優化策略
- 及時釋放張量: 在訓練過程中，及時釋放不再需要的張量，防止內存泄漏。
- 內存池技術: 對于重復使用的張量，考慮使用內存池技術，減少內存分配和釋放的開銷。
