PyTorch的多线程并发数通常取决于您的硬件资源和任务类型。一般来说，您可以考虑以下几点来确定合适的并发数：
CPU核心数：您需要了解您的计算机有多少个CPU核心。这可以通过在Python中运行os.cpu_count()函数来获取。通常情况下，将并发数设置为CPU核心数是一个合理的选择，因为这样可以充分利用硬件资源。
GPU资源：如果您有GPU设备，那么您需要考虑如何将计算任务分配给CPU和GPU。在这种情况下，您可以使用torch.cuda.device_count()来获取GPU设备的数量。然后，您可以将一部分计算任务分配给CPU，另一部分分配给GPU。通常情况下，将计算密集型任务分配给CPU，将I/O密集型任务分配给GPU是一个不错的选择。
任务类型：根据您的任务类型，您可能需要调整并发数。例如，如果您的任务是大量的矩阵乘法，那么将并发数设置为CPU核心数可能会导致性能瓶颈。在这种情况下，您可以尝试增加并发数以提高性能。相反，如果您的任务是大量的数据加载和预处理，那么将并发数设置为CPU核心数可能会更有效。
内存限制：请注意，增加并发数可能会导致内存不足的问题。因此，在确定并发数时，请确保您的系统具有足够的内存来容纳所有并发任务。
总之，确定PyTorch的多线程并发数需要考虑硬件资源、任务类型和内存限制等多个因素。您可以尝试不同的并发数设置，以找到最佳的性能配置。