在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，内存占用过高的问题较为常见。以下是一些可行的优化方法：
import torch <h1>假设你有一个模型和一些张量</h1><p>model = ... tensor1 = ... tensor2 = ...</p><h1>训练循环结束后</h1><p>del tensor1 del tensor2 torch.cuda.empty_cache()
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast</p><p>scaler = GradScaler()</p><p>for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()</p><pre class="brush:php;toolbar:false">with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()</code>通过以上方法，可以更好地控制和优化PyTorch训练过程中的内存使用情况。
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