PyTorch在Ubuntu上的数据加载怎样加速

在Ubuntu上加速PyTorch数据加载可从以下方面入手：

1. 多线程加载：通过DataLoader的num_workers参数设置并行加载线程数（如num_workers=4），充分利用CPU多核加速数据预处理和读取。
2. 混合精度训练：使用torch.cuda.amp模块，以半精度（FP16）计算减少显存占用和计算量，提升训练速度。
3. 数据预取与缓存：
   • 用pin_memory=True将数据预加载到GPU内存，加速传输。
   • 对重复计算的数据使用缓存机制（如@lru_cache）。
4. 优化数据预处理：
   • 使用高效的图像解码库（如turbojpeg）替代默认库。
   • 确保数据预处理步骤（如归一化、裁剪）在Dataset类中高效实现，避免成为瓶颈。
5. 硬件与环境配置：
   • 将数据和模型存储在SSD上，提升I/O速度。
   • 确保CUDA、cuDNN与PyTorch版本匹配，并安装优化库（如Intel MKL）。