关于python:torchcat-速度太慢

torch.cat 是 PyTorch 中用于连贯多个张量的函数。如果须要频繁地执行 torch.cat 操作，可能会影响程序的性能。以下是一些优化 torch.cat 速度的办法：

1. 事后调配输入张量空间

当应用 torch.cat 连贯多个张量时，每次操作都会重新分配输入张量的空间，这会导致额定的内存调配和拷贝。如果已知输入张量的形态，能够在执行 torch.cat 操作之前先事后调配输入张量的空间，防止反复分配内存。

例如，假如要连贯三个形态为 (3, 64, 64) 的张量，能够先创立一个形态为 (9, 64, 64) 的输入张量，并将三个输出张量复制到输入张量的不同局部：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64)
x2 = torch.randn(3, 64, 64)
x3 = torch.randn(3, 64, 64)

out = torch.empty(9, 64, 64)
out[:3] = x1
out[3:6] = x2
out[6:] = x3

这样能够防止 torch.cat 操作中的反复内存调配和拷贝，进步程序性能。

1. 应用 torch.stack 代替 torch.cat

torch.stack 是另一个用于连贯多个张量的函数，它与 torch.cat 相似，但会在新的维度上重叠输出张量。在一些状况下，应用 torch.stack 能够比 torch.cat 更快地连贯张量。

例如，假如要连贯三个形态为 (3, 64, 64) 的张量，能够应用 torch.stack 在新的维度上重叠三个张量，造成一个形态为 (3, 3, 64, 64) 的输入张量：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64)
x2 = torch.randn(3, 64, 64)
x3 = torch.randn(3, 64, 64)

out = torch.stack([x1, x2, x3])

须要留神的是，应用 torch.stack 可能会减少输入张量的维度，须要依据具体情况抉择适合的操作。

1. 应用 GPU 减速

如果应用 GPU 进行张量操作，能够减速 torch.cat 操作的速度。能够应用 tensor.to(device) 将张量挪动到 GPU 上，并在操作完结后应用 tensor.to('cpu') 将张量移回 CPU。

例如，假如应用 GPU 进行张量操作：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()
x2 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()
x3 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()

out = torch.cat([x1, x2, x3], dim=0)
out = out.to('cpu')

以上是一些优化 torch.cat 速度的办法，依据具体情况抉择适合的办法能够无效进步程序性能。