如果PyTorch的GPU利用率較低，可能是由于以下幾個原因：
數據加載速度慢：確保數據加載速度與GPU計算速度匹配，可以嘗試使用torch.utils.data.DataLoader中的num_workers參數來提高數據加載速度。
模型設計不當：如果模型設計不當，可能導致GPU利用率較低。可以嘗試減少模型參數數量，或者使用更高效的模型結構。
Batch size過小：如果batch size過小，會導致GPU利用率較低。嘗試增大batch size，但要注意內存限制。
硬件問題：確保GPU驅動程序和CUDA版本正確安裝，并且GPU資源沒有被其他程序占用。
使用torch.nn.DataParallel：使用torch.nn.DataParallel可以將模型復制到多個GPU上并行計算，提高GPU利用率。
使用torch.cuda.empty_cache()：在訓練過程中，可能會出現內存泄漏導致GPU利用率低，可以在每個batch結束時使用torch.cuda.empty_cache()來釋放無用的緩存。
通過以上方法，您可以嘗試解決PyTorch GPU利用率較低的問題。
