PyTorch在Debian上的资源占用情况

PyTorch在Debian上的资源占用情况可通过以下方面分析：

• 内存占用：
  • 模型参数、中间变量（如梯度、激活值）会占用显存/内存，可通过torch.cuda.memory_allocated等函数监控。
  • 安装时可能因缓存占用临时内存，建议用--no-cache-dir参数减少缓存。
• CPU占用：
  • 训练时CPU主要用于数据预处理、模型前向/反向传播，可通过top或htop监控占用率。
  • 部分场景可能因多线程导致CPU使用不均，可通过设置torch.set_num_threads()优化。
• GPU占用（若使用CUDA）：
  • 显存占用可通过nvidia-smi实时查看，包含模型权重、中间结果等。
  • 计算密集型任务（如大模型训练）可能占用较高GPU算力，可通过混合精度训练等优化。
• 磁盘占用：
  • 安装包及依赖库会占用磁盘空间，建议清理缓存或使用精简安装。

监控工具：

• 系统级：htop（内存/CPU）、nvidia-smi（GPU）、dstat（综合资源）。
• 代码级：psutil库获取进程资源使用情况。