PyTorch在Ubuntu上運行緩慢可從硬件、軟件、代碼及系統層面優化，具體方法如下：
.to(device)），使用torch.backends.cudnn.benchmark優化計算。torch.cuda.amp減少顯存占用并加速計算。num_workers（多進程加載）、pin_memory（加速數據傳輸），使用高效解碼庫（如turbojpeg）。DataParallel或DistributedDataParallel進行多GPU訓練。nvidia-smi監控GPU使用情況，htop查看CPU/內存占用，及時釋放資源。若問題仍未解決，可通過torch.profiler分析性能瓶頸，針對性優化代碼或考慮升級硬件。
