PyTorch在Ubuntu上的使用技巧有哪些

以下是一些PyTorch在Ubuntu上的使用技巧：

1. 安装优化：使用国内镜像源加速安装，如清华镜像源。通过Conda或pip安装时，指定与系统匹配的CUDA版本。
2. GPU加速：安装CUDA和cuDNN，并正确配置环境变量。使用torch.cuda.is_available()检查GPU是否可用，将模型和数据迁移到GPU上。
3. 性能优化：使用混合精度训练，通过torch.cuda.amp模块提高训练效率。利用torch.backends.cudnn.benchmark自动选择最佳CUDA库版本。调整DataLoader的num_workers参数加快数据加载。
4. 环境管理：使用虚拟环境隔离不同项目，推荐使用Conda。