深度学习PyTorch中GPU利用率较低，CPU利用率很低

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585

总结一下，第一是增加batch size，增加GPU的内存占用率，尽量用完内存，而不要剩一半，空的内存给另外的程序用，两个任务的效率都会非常低。

第二，在数据加载时候，将num_workers线程数设置稍微大一点，推荐是8,16等，且开启pin_memory=True。，直接映射数据到GPU的专用内存，减少数据传输时间。

GPU和CPU的数据瓶颈得到解决。整体性能得到权衡。不要将整个任务放在主进程里面做，这样消耗CPU，且速度和性能极为低下。