在Ubuntu上使用PyTorch进行实时数据处理，通常涉及以下几个关键步骤和技术：
torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader创建自定义数据集和数据加载器，支持多线程数据加载。num_workers：在创建DataLoader时，通过设置num_workers参数来启用多线程数据加载，以提高数据读取速度。non_blocking=True实现异步数据传输。通过上述方法和技术，可以在Ubuntu上利用PyTorch实现高效的实时数据处理，适用于各种需要快速数据输入和处理的场景，如实时监控、实时分析和实时预测等。
