在CentOS上使用PyTorch时，如果遇到内存不足的问题，可以尝试以下几种方法来解决：

1. 减少Batch Size：

   • 减小训练或推理时的batch size是最直接的方法，因为这样可以减少同时加载到GPU内存中的数据量。

2. 使用更小的模型：

   • 如果可能的话，选择一个参数更少的模型，这样可以减少内存占用。

3. 梯度累积：

   • 如果减小batch size会影响模型的训练效果，可以尝试使用梯度累积。梯度累积允许你在多个小batch上计算梯度，然后一次性更新模型参数，这样可以模拟大批次训练的效果，同时减少内存需求。

4. 释放不必要的内存：

   • 确保在不需要时释放内存，例如使用del关键字删除不再需要的变量，并调用torch.cuda.empty_cache()来清除PyTorch缓存的内存。

5. 使用混合精度训练：

   • 如果你的GPU支持Tensor Cores（如NVIDIA的Volta架构及以上），可以使用混合精度训练来减少内存占用和提高训练速度。PyTorch提供了torch.cuda.amp模块来实现自动混合精度（AMP）。

6. 优化数据加载：

   • 使用更高效的数据加载和预处理方法，例如使用num_workers参数增加数据加载的并行性，或者预取数据到内存中。

7. 检查内存泄漏：

   • 确保没有内存泄漏。如果你在代码中创建了大量的临时变量或者有循环引用，可能会导致内存泄漏。

8. 升级硬件：

   • 如果上述方法都不能解决问题，可能需要考虑升级GPU内存。

9. 使用分布式训练：

   • 如果你有多个GPU，可以考虑使用分布式训练来分摊内存负载。

10. 调整PyTorch配置：

    • 有时候，调整PyTorch的一些配置参数也可以帮助减少内存使用，例如设置torch.backends.cudnn.benchmark = True可以在某些情况下提高性能并减少内存使用。

在尝试上述方法之前，请确保你的PyTorch版本是最新的，因为新版本通常会包含性能改进和bug修复。此外，如果你的代码是在Docker容器中运行的，还需要确保容器有足够的内存限制。