PyTorch的多线程内存占用取决于多个因素，包括模型的复杂性、输入数据的大小、线程的数量以及PyTorch的版本等。因此，很难给出一个具体的数字来回答“PyTorch多线程内存占用多少”这个问题。
一般来说，多线程可以有效地利用多核CPU，从而加速模型的训练和推理过程。然而，多线程也会增加内存的开销，因为每个线程都需要分配一定的内存空间来存储其运行时的数据和状态。
如果您想了解特定情况下PyTorch多线程的内存占用情况，建议您使用Python的内存分析工具（如memory_profiler）或PyTorch提供的工具（如torch.cuda.memory_summary）来测量和分析内存使用情况。这些工具可以帮助您更准确地了解多线程在您的特定应用中的内存开销。
此外，您还可以通过调整线程数量、优化模型结构或使用更高效的计算库（如TensorRT）等方法来降低内存占用和提高性能。
