以下是PyTorch在Debian上的优化技巧：
num_workers参数。torch.cuda.amp减少内存占用并加速计算。DistributedDataParallel实现多GPU并行，避免DataParallel的瓶颈。pin_memory=True加速CPU到GPU的数据传输。prefetch_factor预取数据，减少I/O等待。torch.backends.cudnn.benchmark=True，让库自动选择最优算法。nvidia-smi查看GPU使用情况，torch.autograd.profiler分析代码瓶颈。venv或conda隔离依赖，避免库冲突。参考来源：
