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以下是PyTorch在Linux上的内存管理技巧：
- 混合精度训练：使用
torch.cuda.amp.autocast()结合FP16/FP32，减少内存占用并加速计算。 - 梯度检查点：通过
torch.utils.checkpoint选择性存储中间结果，反向传播时重新计算，节省内存。 - 梯度累积：累积多个小批量梯度，模拟大批次训练，降低单次内存需求。
- 张量分片与分布式训练：利用
FullyShardedDataParallel分片模型参数到多GPU，减少单卡内存负载。 - 原地操作：使用
add_()等原地操作避免创建新张量，减少内存分配。 - 释放缓存：通过
torch.cuda.empty_cache()手动释放未使用的显存。 - 优化数据加载：使用
DataLoader的pin_memory=True和多num_workers加速数据传输，减少内存占用。 - 更换精简优化器：用SGD替代Adam等内存密集型优化器，降低参数存储开销。
- 监控内存使用：通过
torch.cuda.memory_summary()或nvidia-smi实时监控内存状态。
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