要提高PyTorch训练速度，除了增加`num_workers`以外，还有多种方法可以优化训练过程。以下是一些有效的策略：
1. **调整学习率**：使用如`CyclicLR`或`OneCycleLR`这样的学习率调度策略，可以在训练过程中动态调整学习率，以加快模型的收敛速度。
2. **最大化Batch Size**：在GPU内存允许的情况下，尽可能增大batch size，这可以更充分地利用GPU的并行计算能力，减少训练迭代次数。
3. **使用自动混合精度（AMP）**：通过PyTorch的自动混合精度（AMP）功能，可以在训练中使用半精度（FP16）来加速计算，同时减少内存占用。
4. **选择合适的优化器**：某些优化器如AdamW、LARS或LAMB可能在特定场景下提供更好的性能。
5. **开启cuDNN基准测试**：设置`torch.backends.cudnn.benchmark = True`可以让cuDNN自动选择最优的卷积算法，从而提高训练速度。
6. **减少CPU与GPU之间的数据传输**：尽量减少不必要的数据在CPU和GPU之间的传输，使用`.pin_memory`和`.non_blocking()`参数来优化数据传输。
7. **使用梯度/激活检查点**：通过`torch.utils.checkpoint`功能，可以在训练中节省内存，以允许更大的batch size。
8. **梯度累积**：当GPU内存不足以容纳大的batch size时，可以通过梯度累积来模拟大batch的效果。
9. **使用`DistributedDataParallel`进行多GPU训练**：相比`DataParallel`，`DistributedDataParallel`更适合大规模分布式训练，可以提高多GPU训练的效率。
10. **将梯度设置为None而不是0**：使用`.zero_grad(set_to_none=True)`可以在每次迭代后更高效地处理梯度。
11. **使用`.as_tensor()`而不是`.tensor()`**：在将数据转换为PyTorch张量时，使用`.as_tensor()`可以避免不必要的数据复制。
12. **关闭调试工具**：在不需要调试时，关闭PyTorch的调试工具，以减少训练过程中的开销。
13. **使用梯度裁剪**：在训练过程中使用梯度裁剪可以帮助控制梯度的规模，避免梯度爆炸问题。
14. **在BatchNorm之前关闭bias**：在BatchNormalization层之前不使用bias可以减少模型参数。
15. **在验证期间关闭梯度计算**：在模型验证阶段，使用`torch.no_grad()`来减少内存消耗和加速计算。
16. **使用输入和batch归一化**：确保输入数据和batch数据被正确归一化，这有助于模型更快地收敛。
17. **使用PyTorch JIT**：通过PyTorch的JIT编译器，可以将点操作融合到单个kernel中，以提高计算效率。
这些方法可以根据具体的训练任务和资源情况进行选择和调整，以达到最佳的训练速度。
