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在CentOS上使用PyTorch时，如果遇到内存不足的问题，可以采取以下几种方法来解决：混合精度训练：混合精度训练是降低内存占用的基础且高效的方法。它利用16位(fp16)和32位(fp32)浮点格式的优势，在大部分计算中使用较低精度执行数学运算，从而减少内存带宽和存储需求，同时在计算的关键环节保持必要的精度。PyTorch对自动混合精度(AMP)的原生支持大大简化了实现过程。手动释

赞(0)samly2025-09-26Linux运维 阅读(13)