PyTorch 的 transforms.Compose 如何充分利用多核 CPU？
使用 PyTorch 的 transforms.Compose 进行图像预处理时，系统监控工具（例如 htop）显示 CPU 利用率可能远超 100%，甚至达到 116%-117%。这与 Python 的 GIL（全局解释器锁）机制似乎矛盾：GIL 限制了 Python 代码的多核并行执行，那么 transforms.Compose 如何突破这一限制呢？
本文首先展示了使用 transforms.Compose 的代码示例以及其导致 CPU 利用率超过 100% 的现象。然后，对比展示了一段等效的纯 Python 代码，该代码逐行模拟了 transforms.Compose 的功能，但 CPU 利用率始终低于 100%。这种差异揭示了问题的核心。
关键在于 GIL 的作用范围。GIL 仅作用于 Python 解释器，它锁定了 Python 代码的执行，防止多个线程同时修改 Python 对象。然而，transforms.Compose 及其许多底层模块并非纯 Python 代码，它们是使用 C/C++ 等语言编写并编译的，这些二进制代码不受 GIL 的限制。
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因此，即使 Python 部分代码受 GIL 约束，transforms.Compose 仍然能够通过其底层 C/C++ 模块实现多核并行计算，从而导致 CPU 利用率超过 100%。 这并非 PyTorch 的特殊优化，而是 C/C++ 模块的特性与 GIL 作用范围的巧妙结合。 而纯 Python 代码由于完全受 GIL 限制，因此无法实现多核并行。
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