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PyTorch是一个基于Python的科学计算库，主要用于深度学习研究和开发。PyTorch提供了丰富的工具和接口，可以用于构建、训练和部署深度学习模型。

在Docker上安装PyTorch环境需要的内存取决于具体的应用场景和使用方式，但通常需要至少 2GB 的内存来运行PyTorch及其相关库。如果要使用 GPU 进行深度学习训练，还需要安装相应的 GPU 驱动和 CUDA 工具包，并且需要更多的内存和显存。

当然，对于 Docker 来说，可以通过设置资源限制来控制容器所占用的内存，这样可以避免应用程序占用过多的内存导致系统出现问题。可以通过Docker的 -m 选项来设置容器最大可以使用的内存限制，例如：

docker run -it -m 2g pytorch/pytorch:latest

上述命令会启动一个PyTorch容器，并将其最大内存限制设置为 2GB。这样即使应用程序出现了内存泄漏等问题，也不会占用过多的系统资源。