PyTorch在Linux上运行慢可能是由于多种原因造成的，包括硬件资源不足、软件配置不当、数据加载速度慢等。以下是一些提高PyTorch在Linux上运行速度的建议：
如果你的GPU支持混合精度训练（如AMD/NVIDIA GPU），PyTorch可以非常轻松地在训练计划中启用它。混合精度训练结合了16位和32位数字，从而减少了内存使用并加快了计算速度。
对代码进行性能分析以找出其缓慢之处至关重要，从而可以对其进行优化。PyTorch的内置性能分析器可以帮助你发现较慢的部分。
数据加载本身可能会极大地拖慢整个训练过程。确保在PyTorch的dataloader中使用正确的设置，可以通过减少批次之间的空闲时间来轻松缩短几分钟的训练时间。
在安装PyTorch时，使用国内的镜像源可以显著提高下载和安装速度。例如，可以使用清华大学的镜像源。
确保你的系统上安装了正确版本的CUDA和cuDNN，并且PyTorch能够找到它们。你可以通过以下命令来安装PyTorch和对应的CUDA版本：
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=<your_cuda_version> -c pytorch
使用虚拟环境可以避免不同项目之间的依赖冲突，并且可以针对特定项目配置环境。
确保你的Linux系统配置适合深度学习任务，包括足够的内存、CPU资源以及高速的存储解决方案。
通过上述方法，你应该能够显著提高PyTorch在Linux上的运行速度。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查硬件配置或考虑使用更强大的计算资源。