关键在于优化数据加载以避免拖慢GPU，核心方法包括预加载、并行化、零拷贝和缓存复用；通过设置num_workers、pin_memory、persistent_workers，改用torchvision.io.read_image、预处理存储为.pt/.lmdb格式、IterableDataset分片流式加载，并结合性能监控定位瓶颈。
关键不是换框架，而是让数据加载不拖GPU后腿。核心思路是：预加载、并行化、零拷贝、缓存复用。
PyTorch默认单线程读数据，极易成为瓶颈。设置num_workers > 0启用子进程预取，配合pin_memory=True把数据提前搬进GPU可直接访问的锁页内存。
图像每次读取都解码（JPEG→Tensor）、再做ToTensor、Normalize，非常耗时。优先在数据准备阶段完成静态处理。
当数据远大于内存（如千万级图像），传统random shuffle会卡死。改用分片+流式迭代更可控。
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用torch.utils.benchmark或简单time.time()测单次next(iter(dataloader))耗时，对比GPU空转时间（如torch.cuda.synchronize()前后打点）。
基本上就这些。优化效果往往立竿见影——从每batch 200ms降到30ms很常见。不复杂但容易忽略。
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