在深度学习模型训练过程中，GPU内存不足（Out of Memory, OOM）错误是开发者频繁遇到的技术挑战。传统的解决方案如减少批量大小虽然简单有效，但当这些基础优化手段无法满足需求时，就需要对模型的内存分配模式进行深入分析。

可视化 gpu 内 pytorch内存 snapviewer 2025-06-11 09:58  8

在大规模深度学习模型训练过程中，GPU内存容量往往成为制约因素，尤其是在训练大型语言模型(LLM)和视觉Transformer等现代架构时。由于大多数研究者和开发者无法使用配备海量GPU内存的高端计算集群，因此掌握有效的内存优化技术变得尤为关键。本文将系统性地

训练 模型 内存 pytorch pytorch内存 2025-04-02 07:08  10