PyTorch是一個功能強大的深度學習框架，廣泛應用于各種機器學習和深度學習任務。在使用PyTorch進行模型訓練時，加速訓練的同時保持穩定性是一個重要的考慮因素。以下是一些關于PyTorch加速訓練穩定性的關鍵點：
num_workers參數大于0，可以并行地在多個子進程中加載數據，減少主進程的等待時間，從而提高訓練效率[2]。通過上述方法和技巧，可以在使用PyTorch進行加速訓練時保持較高的穩定性。然而，需要注意的是，不同的模型和數據集可能需要不同的優化策略，因此在實際應用中，需要根據具體情況進行調整和測試。
