最近model训练有点瓶颈，GPU的利用率总是很低。所以看看能不能使用line_profiler来发现问题。
使用方式：
- 确保 line_profiler 正确安装：
pip install line_profiler
- 在需要分析的函数加上修饰器：
from line_profiler import profile
...
@profile
def aggregate():# 方法的实现
- 使用 kernprof 运行 Python 脚本：
kernprof -l -v main.py
- 提供的性能分析报告中，时间是以微秒（microseconds）为单位的。性能分析工具通常使用微秒作为默认单位，因为它们能够提供更为精细的时间度量，这对于了解代码的性能瓶颈特别有用。
让我解释一下报告中的各个列所代表的内容：
Line #: 行号，指代码中的行。
Hits: 函数或行被执行的次数。
Time: 代码段执行总共耗费的时间，单位是微秒。
Per Hit: 每次命中（每次执行）平均耗费的时间，单位是微秒。
% Time: 该行代码占整个被分析函数总运行时间的百分比。
详解)
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