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Pytorch的cuda non_blocking (pin_memory)

non_blocking经常与DataLoader的pin_memory搭配使用

PyTorch的DataLoader有一个参数pin_memory，使用固定内存，并使用non_blocking=True来并行处理数据传输。

先来看一下过程吧：

1. x = x.cuda(non_blocking=True)
2. 进行一些和x无关的操作
3. 执行和x有关的操作

在non_blocking=true下，1不会阻塞2，1和2并行。

这样将数据从CPU移动到GPU的时候，它是异步的。在它传输的时候，CPU还可以干其他的事情（不依赖于数据的事情）

.cuda()是为了将模型放在GPU上进行训练。

non_blocking默认值为False

   

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