现象：
大概原因：GPU运算完毕后，花费了大量时间在写日志和存储pth文件，所以GPU使用率一直过低，CPU使用率一直很高。
具体原因分析参见【深度学习】踩坑日记：模型训练速度过慢，GPU利用率低
这里直接上解决办法：
- 减少日志IO操作频率
- 使用pin_memory和num_workers（num_workers调整不合适，会显示内存不够之类的问题，根据实际情况调整）
- 使用半精度训练
- 更好的显卡，更轻的模型
- 增大batch size提高epoch速度，但是收敛速度也会变慢，需要再适当升高学习率
本文解决办法：这里我采用的是调整batch_size，由8调成10（本来想调成16，结果显示GPU内存不够，只能调到10）：
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