torch.cat 速度太慢

torch.cat 是 PyTorch 中用于连接多个张量的函数。如果需要频繁地执行 torch.cat 操作，可能会影响程序的性能。以下是一些优化 torch.cat 速度的方法：

1. 预先分配输出张量空间

当使用 torch.cat 连接多个张量时，每次操作都会重新分配输出张量的空间，这会导致额外的内存分配和拷贝。如果已知输出张量的形状，可以在执行 torch.cat 操作之前先预先分配输出张量的空间，避免重复分配内存。

例如，假设要连接三个形状为 (3, 64, 64) 的张量，可以先创建一个形状为 (9, 64, 64) 的输出张量，并将三个输入张量复制到输出张量的不同部分：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64)
x2 = torch.randn(3, 64, 64)
x3 = torch.randn(3, 64, 64)

out = torch.empty(9, 64, 64)
out[:3] = x1
out[3:6] = x2
out[6:] = x3

这样可以避免 torch.cat 操作中的重复内存分配和拷贝，提高程序性能。

1. 使用 torch.stack 替代 torch.cat

torch.stack 是另一个用于连接多个张量的函数，它与 torch.cat 类似，但会在新的维度上堆叠输入张量。在一些情况下，使用 torch.stack 可以比 torch.cat 更快地连接张量。

例如，假设要连接三个形状为 (3, 64, 64) 的张量，可以使用 torch.stack 在新的维度上堆叠三个张量，形成一个形状为 (3, 3, 64, 64) 的输出张量：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64)
x2 = torch.randn(3, 64, 64)
x3 = torch.randn(3, 64, 64)

out = torch.stack([x1, x2, x3])

需要注意的是，使用 torch.stack 可能会增加输出张量的维度，需要根据具体情况选择合适的操作。

1. 使用 GPU 加速

如果使用 GPU 进行张量操作，可以加速 torch.cat 操作的速度。可以使用 tensor.to(device) 将张量移动到 GPU 上，并在操作结束后使用 tensor.to('cpu') 将张量移回 CPU。

例如，假设使用 GPU 进行张量操作：

import torch

x1 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()
x2 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()
x3 = torch.randn(3, 64, 64).cuda()

out = torch.cat([x1, x2, x3], dim=0)
out = out.to('cpu')

以上是一些优化 torch.cat 速度的方法，根据具体情况选择合适的方法可以有效提高程序性能。