在Debian上优化PyTorch训练速度可从硬件、软件、代码及系统层面入手，具体方法如下：
torch.backends.cudnn.benchmark = True。DataLoader的num_workers（建议4*GPU数量）和pin_memory=True，加速数据加载和传输。torch.cuda.amp减少显存占用并加速计算。DistributedDataParallel（DDP）替代DataParallel，提升多GPU并行效率。vm.swappiness）优化内存管理。torch.autograd.profiler或NVIDIA Nsight分析性能瓶颈，针对性优化。
