用sambert-hifigan_tts模型进行推理时，设置cpu的参数

您好，可以通过以下方式设置 CPU 参数，使模型进行推理时占用更少数量的 CPU：

使用 threading.set_num_threads() 函数设置线程数。
使用 multiprocessing.cpu_count() 函数获取 CPU 核数，并将 CPU 核数作为 num_workers 参数传入 torch.DataLoader() 方法。
在 torch.distributed 中，可以使用 dist.set_world_size() 函数设置世界规模，并将世界规模作为 world_size 参数传入 torch.utils.data.DistributedSampler() 方法。
下面是一个使用 torch.utils.data.DataLoader() 方法进行多进程数据加载的例子：

import torch
import torch.utils.data

def get_data_loader(dataset, batch_size):
"""Returns a DataLoader for the given dataset."""
return torch.utils.data.DataLoader(
dataset,
batch_size=batch_size,
num_workers=1, # 设置线程数为1
pin_memory=True,
)

def train(model, train_loader, optimizer, criterion):
"""Trains the given model on the given training data."""
for epoch in range(1, EPOCHS + 1):
for data in train_loader:
inputs, labels = data
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

if name == "main":
torch.manual_seed(0)

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 定义损失函数
criterion = torch.nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 加载数据
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.rand(1000, 10), torch.rand(1000, 1)
)
train_loader = get_data_loader(train_dataset, 128)

# 训练模型
train(model, train_loader, optimizer, criterion)

希望以上内容对您有所帮助。欢迎继续关注我们的后续更新。