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pytorch排序耗时较多

author  author  2023-04-04  227

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PyTorch排序的耗时可能会受到多个因素的影响，例如数据集大小、排序算法、硬件性能等等。以下是一些可能的解决方案：

1. 使用合适的排序算法。PyTorch中提供了多种排序算法，例如torch.sort()和torch.argsort()函数。不同的算法耗时不同，可以根据实际情况选择合适的算法。

2. 优化硬件性能。如果硬件性能较差，可以考虑升级硬件或者使用更高效的计算平台，例如GPU或者TPU。

3. 减少数据集大小。如果排序的数据集较大，可以考虑使用分布式计算或者对数据进行采样等方法来减少数据集大小，从而降低排序耗时。

4. 使用多线程或者异步操作。PyTorch支持多线程和异步操作，可以利用这些机制来提高对排序操作的并行度和效率。

总之，要优化PyTorch排序的耗时，需要综合考虑多个因素，并根据实际情况选择合适的解决方案。参考技术A pytorch排序耗时较多解决方法:
回答:1、尽量将jpg等格式的文件保存为bmp文件，可以降低排序解码时间；

2、dataloader函数中增加num_workers参数，该参数表示加载数据的线程数，建议设置为该系统中的CPU核心数，若CPU很强劲，而且内存很大，也可以考虑将该数值设置的更大一些，节省排序耗时。
此外观察一下GPU和CPU的内存占用是否在不断增加，看看是否需要清理缓存。参考技术B 1 是的，pytorch排序确实会耗费较多时间。

2 这是因为pytorch排序算法的复杂度较高，需要进行多次比较和交换，所以会导致较大的时间开销。

3 可以尝试使用一些优化的技巧，如使用更高效的排序算法、减少数据量等方法来优化排序的耗时。
同时，也可以考虑使用GPU加速来提高排序的效率。参考技术C 在pytorch中，排序一般需要消耗较多的时间，因为它需要遍历数据，并进行比较和交换，这些操作都需要更多的时间。此外，pytorch有一个更高效的排序算法——“快速排序”，它可以在较少的时间内完成排序。

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