PyTorch在Ubuntu上的内存管理可通过以下方式优化：

• 释放缓存与无用张量：用torch.cuda.empty_cache()清空GPU缓存，手动删除不再使用的张量并调用del释放内存。
• 降低精度与批量大小：采用自动混合精度（AMP）训练，用float16替代float32减少内存占用；适当减小批次大小，但需平衡训练效率。
• 优化模型结构：使用卷积层替代全连接层，或采用深度可分离卷积等高效结构；通过梯度检查点技术减少中间激活值存储。
• 分布式与梯度累积：利用多GPU分布式训练分摊内存压力，或通过梯度累积模拟大batch训练，避免内存峰值。
• 监控与工具使用：通过torch.cuda.memory_summary()等工具监控内存使用，定位泄漏问题；更新PyTorch版本以修复已知内存管理缺陷。

以上方法可有效提升Ubuntu环境下PyTorch的内存利用效率，避免因内存不足导致的训练中断[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]。