主要内容概述 • 介绍了PyTorch性能优化的关键方法，包括显存调优、CPU占用优化和数据加载优化 • 针对显存优化，提供了inplace操作、变量删除和gradient设置等具体方法 • 数据加载优化重点关注prefetcher的使用和数据格式选择 • 包含了针对Colab环境的特定优化技巧，如避免休眠和SSH连接方法 • 提供了实用的深度学习训练建议，包括预处理策略和网络结构选择

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