今天在网上看到一篇教学分享，一个博主说很多人有个错误的观念：虽然可以使用GPU跑模型，但是大家都认为自己电脑只有一个显卡，然后参数workers>0的时候就会报错，所以默认都设置workers=0就不会报错。
但实际这样并没有最大程度利用我们的GPU，我们输入命令【nvidia-smi】可以看到我们的显卡信息就可以看到我们是并没有充分利用的
解决方法就是：
- 把训练代码放到
if __name__ == '__main__':代码块里
- Windows 下开启
workers>0必须满足用【if __name__ == '__main__':】包裹训练逻辑- 在块的最开头加
torch.multiprocessing.freeze_support()
例子
速度将会直线飞升！！！！！！！！
