pytorch cpu占用较高

方法一、torch.set_num_threads(int thread) （亲测比较有效）

linux有效，不用时cpu占用能到5000%，设置3后，就到到300%。

法二、export OMP_NUM_THREADS = 1 （未测）

PyTorch 随机数生成占用 CPU 过高
今天在使用 pytorch 的过程中，发现 CPU 占用率过高。经过检查，发现是因为先在 CPU 中生成了随机数，然后再调用.to(device)传到 GPU，这样导致效率变得很低，并且CPU 和 GPU 都被消耗。

查阅PyTorch文档后发现，torch.randn(shape, out)可以直接在GPU中生成随机数，只要shape是tensor.cuda.Tensor类型即可。这样，就可以避免在 CPU 中生成过大的矩阵，而 shape 变量是很小的。因此，下面的代码就可以进行这种操作了。

noise = torch.cuda.FloatTensor(shape) if torch.cuda.is_available() else torch.FloatTensor(shape)
torch.randn(shape, out=noise)

windows也有效：

不设置，cpu51%，时间15ms

不设置的时候，torch会自动加载很多cpu，导致CPU占用很高。

2的时候，cpu17%,时间15ms变为25ms

4的时候，cpu34%，时间17ms

8的时候，cpu67%，

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