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在CentOS系统下，可从以下方面监控和优化PyTorch资源占用：
- 系统级监控：使用
htop、top查看CPU/内存占用，nvidia-smi监控GPU使用情况。 - PyTorch工具：
- 通过
torch.cuda模块查看GPU内存分配、计算负载。 - 使用
PyTorch Profiler分析性能瓶颈，支持CPU/GPU资源占用统计。 - 结合
TensorBoard可视化训练过程中的资源使用数据。
- 通过
- 优化策略：
- 数据加载阶段：通过
DataLoader的num_workers参数并行加载数据，减少CPU等待时间。 - 模型训练阶段：采用混合精度训练（
AMP）、梯度累积等技术降低显存占用。
- 数据加载阶段：通过
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