Torch

Intro: Troubleshooting Memory and Speed Performance

Intro: Building the UI as a Hybrid Rust & Python Application

Intro: PyTorch is a Deep Learning Operating System.

When training models with PyTorch, out-of-memory (OOM) errors are common, necessitating GPU memory optimization. When simple methods (like reducing batch size) no longer work, analyzing the memory footprint of the model itself may be required.

免责声明：我主要在 Windows 上使用最新的稳定版 Rust 工具链和 CPython 3.13 进行开发和测试。

在使用 PyTorch 训练模型时，内存不足（OOM）错误是很常见的，因此需要对 GPU 内存进行优化。当简单的方法（如减少batch size）不再有效时，就需要分析模型本身的内存占用情况。