在ubuntu系统下，如果你遇到pytorch内存不足的问题，可以尝试以下几种方法来解决：
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减少Batch Size ： 减小训练或推理时使用的batch size是最直接的方法。较小的batch size会减少GPU内存的使用。
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使用更小的模型： 如果可能的话，使用参数量更少的模型可以显着减少内存占用。
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梯度累积： 如果你不能进一步减小batch size，可以考虑使用梯度累积。梯度累积允许你在多个小batch上累积梯度，然后再进行一次参数更新，这样可以模拟大批次训练的效果，同时减少内存需求。
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释放不必要的缓存： PyTorch会缓存一些内存以便加速计算，但这可能会导致内存占用过高。你可以手动释放这些缓存：
torch.cuda.empty_cache()
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