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如何提高Pytorch培训循环的效率
了解如何使用NUM_WORKER，PIN_MEMORY和PROFILER参数诊断和解决Pytorch中的瓶颈，以最大程度地提高训练性能。
来源:走向数据科学模型不仅仅是将数据提交给反向传播算法。通常，决定项目成败的关键因素在于一个不太出名但绝对关键的领域：数据管道的效率。
决定项目成败的关键因素在于一个不太出名但绝对关键的领域：数据管道的效率低效的训练基础设施会浪费时间、资源和金钱，导致图形处理单元 (GPU) 闲置，这种现象称为 GPU 饥饿。这种低效率不仅会延迟开发，还会增加运营成本，无论是在云还是本地基础设施上。
GPU 饥饿本文旨在作为识别和解决 PyTorch 训练周期中最常见瓶颈的实用和基本指南。
分析将重点关注数据管理（每个训练循环的核心），并将展示有针对性的优化如何释放硬件的全部潜力（从理论方面到实际实验）。
总之，通过阅读本文，您将了解到：
- 减慢神经网络开发和训练速度的常见瓶颈优化 PyTorch 训练循环的基本原则训练中的并行性和内存管理
训练优化的动机
改进深度学习模型的训练是一项战略必要性——它直接转化为显着节省成本和计算时间。
更快的训练允许：
- 更快的测试周期验证新想法探索不同的架构并完善超参数