在CentOS系統上提升PyTorch計算速度可以通過多種方法實現，主要包括以下幾點：
安裝Nvidia驅動和nvidia-docker：
啟用自動混合精度訓練：
優化數據加載：
torch.utils.data.DataLoader時，設置num_workers以啟用異步數據加載和數據擴充，減少主訓練過程等待數據的時間。使用GPU加速：
.cuda()方法實現。確保安裝了合適的CUDA和cuDNN庫以充分利用GPU的并行處理能力。其他優化技巧：
torch.no_grad()上下文管理器。channels_last內存格式以進一步加速具有Tensor Cores的卷積神經網絡。通過上述方法，可以顯著提升在CentOS系統上使用PyTorch進行深度學習模型訓練和推理的速度。
