在CentOS上使用PyTorch進行模型訓練時，可以通過多種方法來提高訓練效率。以下是一些關鍵的技巧和策略：
torch.utils.data.DataLoader時，設置合適的num_workers可以加速數據加載，從而減少GPU空閑時間。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel可以實現多進程并行，避免GIL的影響，從而顯著提高訓練速度。pin_memory=true和合理配置批量大小，可以減少CPU和GPU之間的數據傳輸開銷。通過上述技巧和策略，可以在CentOS上使用PyTorch進行高效的模型訓練。建議根據具體的硬件環境和訓練需求，調整相應的參數和配置，以達到最佳的訓練效果。
