PyTorch在CentOS中运行慢可能是由于多种原因造成的，以下是一些可能的优化方法：
硬件优化
- 升级硬件：确保你的CPU主频较高，缓存较大，核心数较多。显卡应选择显存较大的型号。内存至少64GB，推荐使用4根16GB的内存条。主板性能也要跟上，电源供电要充足，推荐使用SSD存储数据。
软件优化
- 使用多线程读取数据：在DataLoader中设置
num_workers > 0，并设置pin_memory=True，以加速数据加载。
- 自动混合精度（AMP）：PyTorch 1.6版本支持自动混合精度训练，可以在保持模型准确率的同时加快训练速度。
- 学习率调度：使用周期性学习率或1Cycle学习率策略，可以加速模型收敛。
- 批处理大小：在GPU内存允许的范围内，适当增大批处理大小可以提高训练速度，但需要相应调整学习率。
其他优化技巧
- 数据预读取：在训练前预读取数据，减少数据加载时间。
- 多卡并行优化：如果有多块GPU，可以使用数据并行或模型并行来加速训练。
- 使用cuML：如果需要加速机器学习任务，可以考虑使用cuML库，它在GPU上运行机器学习任务，性能可以达到CPU上的100倍以上。
调试和分析
- 使用Bottleneck工具：PyTorch提供了Bottleneck工具来分析代码的瓶颈。
- 性能分析：使用cProfile等工具来分析CPU和GPU的使用情况，找出性能瓶颈。
通过上述方法，可以显著提高PyTorch在CentOS中的运行速度。根据具体情况选择合适的优化策略，可以有效提升训练和推理的效率。