如何解决CentOS上PyTorch内存不足

解决CentOS上PyTorch内存不足可从优化代码、调整系统配置和升级硬件等方面入手，具体方法如下：

• 优化代码

  • 减小批次大小：降低batch_size参数，减少单次内存占用。
  • 混合精度训练：使用torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler，以FP16替代FP32，降低内存消耗。
  • 梯度累积：通过累加多个小批次梯度模拟大批次训练，减少内存峰值。
  • 释放无用张量：用del删除不再需要的变量，调用torch.cuda.empty_cache()清理GPU缓存。
  • 优化数据加载：在DataLoader中设置num_workers并行加载数据，减少内存占用。

• 调整系统配置

  • 增加交换空间（Swap）：通过dd命令创建交换文件，缓解物理内存不足。
  • 监控内存使用：用nvidia-smi、top等工具定位内存占用高的进程。

• 升级硬件

  • 增加物理内存：直接扩展服务器内存，彻底解决内存不足问题。
  • 使用多GPU/分布式训练：通过DistributedDataParallel将任务分配到多设备，分摊内存压力。