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PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱
指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分，使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，指标的收集和计算不应给训练过程带来任何额外开销。然而，就像训练循环的其他组件一样，低效的指标计算可能会带来不必要的开销，增加训练步骤[…]PyTorch 中的高效指标收集：避免 TorchMetrics 的性能陷阱首先出现在 Towards Data Science 上。
来源:走向数据科学指标收集是每个机器学习项目的重要组成部分，使我们能够跟踪模型性能并监控训练进度。理想情况下，指标的收集和计算应不会给训练过程带来任何额外开销。但是，就像训练循环的其他组件一样，低效的指标计算会带来不必要的开销，增加训练步骤时间并增加训练成本。
指标这篇文章是我们关于 PyTorch 中性能分析和优化的系列文章的第七篇。该系列旨在强调性能分析和优化在机器学习开发中的关键作用。每篇文章都侧重于训练流程的不同阶段，展示了分析和提高资源利用率和运行时效率的实用工具和技术。
PyTorch 中的性能分析和优化 优化在本期中，我们重点介绍指标收集。我们将演示指标收集的简单实现如何对运行时性能产生负面影响，并探索用于分析和优化的工具和技术。
为了实现我们的指标收集，我们将使用 TorchMetrics，这是一个流行的库，旨在简化和标准化 Pytorch 中的指标计算。 我们的目标是：
TorchMetrics Pytorch- 演示指标收集的简单实现所导致的运行时开销。使用 PyTorch Profiler 查明指标计算引入的性能瓶颈。演示优化技术以减少指标收集开销。