在PyTorch中，卷积神经网络（CNN）的加速可以通过多种方法实现，这些方法主要涉及优化计算和内存使用，以及提高并行计算效率。以下是一些主要的加速方法：
nn.DataParallel提供了一个简单的接口来实现这一点。torch.cuda.amp模块来方便地实现混合精度训练。torch.nn.parallel.DistributedDataParallel等模块来支持分布式训练。在选择加速方法时，需要考虑数据集的大小、模型的复杂度以及可用的硬件资源，以确保所选方法最适合当前的应用场景。
