GPU内存管理与CUDA相关错误

• 错误提示：出现"cuda runtime error(2): out of memory"时，通常由显存耗尽引起。建议检查训练循环中是否存在梯度历史累积，例如在损失值累加时应使用float(loss)而非直接操作张量。
• 内存释放技巧：及时使用del命令释放不再使用的中间变量，特别是在循环结构中需注意局部变量作用域超出预期的情况。
• RNN优化方案：处理长序列时建议采用截断反向传播(BPTT)技术，可通过repackage函数实现内存优化。

PyTorch安装常见故障排除

• Python版本冲突：推荐使用Python 3.7-3.10版本，通过conda create -n pytorch_env python=3.8创建独立环境避免依赖污染。
• CUDA兼容性问题：需确保NVIDIA驱动版本与PyTorch官方推荐的CUDA版本匹配，使用nvcc -V验证工具包安装状态。
• 依赖项缺失处理：安装失败时可尝试手动安装底层库：pip install numpy mkl cffi，或使用清华镜像源加速下载。

模型训练过程中的典型错误

• 设备端断言错误：出现"CUDA error: device-side assert triggered"时需检查模型输出维度与标签类别是否匹配，分类任务需特别注意标签编码范围。
• 非法内存访问：使用torch.cuda.empty_cache()手动清理显存缓存，并验证输入数据是否存在越界访问。
• 梯度爆炸处理：在反向传播前添加梯度裁剪：torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=5)

数据加载器异常解决方案

• 多进程报错：当出现"BrokenPipeError"时，应检查DataLoader的num_workers设置，推荐从0开始逐步增加测试。
• 随机种子同步：在分布式训练中使用worker_init_fn函数配合torch.initial_seed()确保数据增强的随机一致性。
• 数据格式验证：建议在自定义数据集类中添加__getitem__方法的类型检查断言。

框架使用中的内存优化技巧

• 检查点应用：使用torch.utils.checkpoint实现计算与存储的平衡，特别适用于大模型训练场景。
• 混合精度训练：通过torch.cuda.amp.autocast()启用FP16计算，结合GradScaler防止下溢出。
• 张量复用策略：对中间计算结果使用detach()和requires_grad_(False)降低内存占用。

中文开发者资源指引

• 官方文档：访问PyTorch中文文档站获取最新API说明，重点参考"扩展PyTorch"章节实现自定义算子。
• 社区教程：推荐《动手学深度学习》配套PyTorch实现，包含70+个可运行的Jupyter Notebook案例。
• 视频课程：B站官方认证的《PyTorch深度学习实战》系列教程，涵盖从基础到分布式训练的完整知识体系。