在Debian系統優化PyTorch運行可從硬件、軟件、代碼層面入手，具體如下：
硬件優化
apt install cuda）及cuDNN庫，并配置環境變量（如export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH）。軟件環境優化
pip install torch --upgrade升級。torch.backends.cudnn.benchmark = True，讓框架自動選擇最優卷積算法。代碼層面優化
DataLoader時設置num_workers>0（建議4*GPU數量）和pin_memory=True，啟用多進程加載和固定內存加速數據傳輸。device=torch.device('cuda')），避免CPU-GPU頻繁傳輸。torch.cuda.amp），用16位精度減少內存占用并加速計算。DistributedDataParallel），分攤顯存負載。accumulation_steps）模擬大batch訓練，或使用torch.utils.checkpoint釋放中間結果占用的顯存。系統級調優
vm.swappiness（建議設為10）減少內存交換，或優化net.core.somaxconn提升網絡通信效率。nvidia-smi查看GPU利用率，或通過torch.autograd.profiler分析計算瓶頸。參考來源：
