你可能会在命令后打印的日志中找到它。 导航到 PYTORCH_PROFILER 标签页 如果 --logdir 下的文件太大或太多，请稍等一会儿并刷新浏览器以查看最新加载的结果。...DataLoader 对象中的数据加载时间； CPU 执行：主机计算时间，包括每个 PyTorch 操作符的运行时间； 其他：未包含在上述任何类别中的时间。...内存统计 表中每个字段的定义： 调用次数：此操作符在此运行中被调用的次数。 增加的大小：包括所有子操作符的内存增加大小。它将所有分配的字节总和减去所有释放的内存字节。...自身增加的大小：与操作符本身相关的内存增加大小，不包括其子操作符。它将所有分配的字节总和减去所有释放的内存字节。 分配次数：包括所有子操作符的分配次数。...这个总数是所有kernel的 SM_Eff_K 乘以kernel执行持续时间后的总和，然后除以“所有步骤时间”。它显示了 GPU 流多处理器的利用率。
这个分布式训练视图有助于你诊断和调试单个节点内的问题。 2、内存视图：借助该视图，你可以更好地了解内存使用情况。...在这个例子中，GPU 利用率很低，所以性能建议是增加批尺寸。根据性能建议，将批尺寸从 4 增加到 32，使 GPU 利用率增加了 60.68%。...只依据 SM Efficiency 无法得知每个 SM 的利用率，只能知道每个 SM 正在进行的操作，这包括等待内存加载结果时的停顿。...目前，该跟踪视图可显示一个时间线内的 GPU 利用率和 Est. SM Efficiency。...云存储支持 运行 pip install tensorboard 后，为了通过云供应商读取数据，你可以运行： torch-tb-profiler[blob] torch-tb-profiler[gs
DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。...批尺寸 在开始下一步优化步骤之前，将批量大小调高到CPU内存或GPU内存允许的最大值。 接下来的部分将着重于减少内存占用，这样就可以继续增加批尺寸。 记住，你很可能需要再次更新学习率。..., 1, 2 ,3]) # out has 4 outputs (one for each gpu)out = model(x.cuda(0)) 在Lightning中，可以直接指示训练器增加GPU数量...in devicesout = self.decoder(out.cuda(4)) # <--- the 4 here 使用多GPUs时需注意的事项 如果该设备上已存在model.cuda()，那么它不会完成任何操作...Pytorch有一个很好的抽象概念，叫做分布式数据并行处理，它可以为你完成这一操作。
用 Pytorch dataloader 加载图像数据非常简单：https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?...DataLoaders中的进程数 加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。...批量大小（Batch size） 在开始下一步优化步骤之前，将批量大小调高到CPU内存或GPU内存允许的最大值。 接下来的部分将着重于减少内存占用，这样就可以继续增加批尺寸。...0, 1, 2 ,3]) # out has 4 outputs (one for each gpu) out = model(x.cuda(0)) 在Lightning中，可以直接指示训练器增加GPU...Pytorch有一个很好的抽象概念，叫做分布式数据并行处理，它可以为你完成这一操作。
我们将通过一些实验探讨更改模型格式和批处理的影响： 使用常规的Pytorch CPU / GPU的基准 将Pytorch模型导出到Torchscript CPU / GPU 将Pytorch模型转换为ONNX...如何导出模型 常规pytorch 尽管有不同的处理方法，但在Pytorch中保存和加载模型非常简单。...导出到Torchscript后，你的模型就可以在Python和c++中运行了。 Trace：输入通过模型发送，所有操作都记录在一个将定义您的torchscript模型的图中。...除了框架之间的互操作性之外，ONNX还提供了一些优化，可以加速推理。 导出到ONNX稍微复杂一些，但是Pytorch确实提供了一个直接的导出函数，你只需要提供一些关键信息。...Transformer通常被限制为512个标记的序列，但在这个范围内，不同序列长度的速度和内存需求存在巨大差异。 ? ? 对于更大的批次，推理时间大致随序列长度线性增加，但对于单个样品不是这样。
接下来演示如何使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 插件来识别和修复数据加载器中的瓶颈。 如果仔细观察，你会发现优化后的GPU利用率为40.46%。...尽管它们共享相同的架构，但这两种 GPU 之间存在一些差异。我们使用 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像运行训练脚本。...一种流行的优化据说可以减少 GPU 中的内存操作，即在每个训练步骤中将模型参数梯度设置为 None 而不是零。有关此优化的更多详细信息，请参阅 PyTorch 文档。...下图捕获了 AMP 优化且批量大小设置为 1024 后的训练性能结果： 尽管 GPU 利用率略有下降，但我们的主要吞吐量指标进一步增加了近 50%，从每秒 1670 个样本增加到 2477 个样本。...与默认的 PyTorch 急切执行模式相反，其中每个 PyTorch 操作都“急切”运行，编译 API 将模型转换为中间计算图，然后以最适合底层的方式编译为低级计算内核。
教程中令人惊讶的是最终（优化后）结果（截至本文撰写时），我们将其粘贴在下面： 优化后的性能（摘自 PyTorch 网站) 如果仔细观察，你会发现优化后的 GPU 利用率为 40.46%。...虽然它们采用相同的架构，但这两种 GPU 之间存在一些差异。您可以在此处了解这些差异。我们使用 AWS PyTorch 2.0 Docker 映像运行了训练脚本。...作者评论：试想一下，如果 PyTorch 在 GPU 上训练时默认应用多进程数据加载，那么全球可以节省多少钱？诚然，使用多进程可能会有一些不必要的副作用。...据说有一种流行的优化方法可以减少 GPU 中的内存操作，那就是在每个训练步骤中将模型参数梯度设置为 "无 "而不是零。请参阅 PyTorch 文档了解有关该优化的更多详情。...与 PyTorch 默认的急切执行模式（每个 PyTorch 操作都会 "急切地 "运行）相反， 编译 API 会将你的模型转换成中间计算图，然后以对底层训练加速器最优的方式编译成底层计算内核。
并且这并非是GPU所独有的缺陷，TPU甚至比GPU更不通用。 事实上，GPU在所有非矩阵乘法的操作上都很慢，乍一看可能影响很大，但实际上神经网络模型里基本都是矩阵乘法。...错误的做法就是每次都把数据送到GPU计算后返回结果，再把结果送给GPU再次计算，可以看到，大量的时间都耗费在数据传输上了。...因此，如果你使用32位浮点（即4个字节），GPU可以执行20万亿次操作的相同时间内加载4000亿个数字。...把运行时间、flops和实现的内存带宽取对数后绘制出来的结果可以看到，执行64次乘法之前，运行时间并没有明显的增加。这也意味着，在这之前，内存带宽是有限的，计算大部分是闲置的。...像PyTorch这样的框架在进入实际内核之前也有很多层调度。如果你用PyTorch做同样的实验，每秒只能得到28万次操作。
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。 1....Pytorch基础 在我们开始深入使用PyTorch之前，让我们先了解一些基础概念和操作。这一部分将涵盖PyTorch的基础，包括tensor操作、GPU加速以及自动求导机制。...GPU的并行计算能力使得其比CPU在大规模矩阵运算上更具优势。PyTorch提供了简单易用的API，让我们可以很容易地在CPU和GPU之间切换计算。 首先，我们需要检查系统中是否存在可用的GPU。...如果存在可用的GPU，我们可以使用.to()方法将tensor移动到GPU上： # 创建一个tensor x = torch.tensor([1.0, 2.0]) # 移动tensor到GPU上 if...注意，将模型转移到GPU上后，模型的所有参数和缓冲区都会转移到GPU上。 以上就是使用GPU进行计算的基本方法。通过合理的使用GPU，我们可以大大提高模型的训练和推理速度。
保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了，使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单(对于NLP数据，请查看TorchText)。...在开始下一个优化步骤之前，将batch size增大到CPU-RAM或GPU-RAM所允许的最大范围。 下一节将重点介绍如何帮助减少内存占用，以便你可以继续增加batch size。...在求助于GPU之前，尝试以其他方式优化你的代码或GPU之间的内存分布。 另一件需要注意的事情是调用强制GPU同步的操作。清除内存缓存就是一个例子。 # really bad idea....0, 1, 2 ,3]) # out has 4 outputs (one for each gpu) out = model(x.cuda(0)) 在lightning中，你只需要增加GPUs的数量...优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9. 多节点GPU训练 ? 每台机器上的每个GPU都有一个模型的副本。
现在假设我们已经有一套单卡训练 Pytorch 模型的代码，包含模型加载，数据加载，模型训练，模型验证，模型保存等模块，此时我们要将该套代码改为分布式多卡并行训练 总体来看需要修改的流程如下 image.png...，模型加载，前向推理，梯度回传，损失汇总，模型保存 的工作 多进程启动 设计好工作流函数 Worker 后需要用多进程的方式启动 nprocs 参数中填入进程数量，一般为需要使用的显卡数量 import...函数会将 0 - (device_num-1)范围内的整数依次作为第一个参数分配给一个进程执行 self....也就是说操作系统会为每个GPU创建一个进程,从而避免了Python解释器GIL带来的性能开销。而DataParallel()是通过单进程控制多线程来实现的。...torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(student_model, device_ids=[rank], find_unused_parameters=True) 模型保存后无法加载
保存h5py或numpy文件以加速数据加载的时代已经一去不复返了，使用Pytorch dataloader加载图像数据很简单(对于NLP数据，请查看TorchText)。...在求助于GPU之前，尝试以其他方式优化你的代码或GPU之间的内存分布。 另一件需要注意的事情是调用强制GPU同步的操作。清除内存缓存就是一个例子。 # really bad idea....0, 1, 2 ,3]) # out has 4 outputs (one for each gpu) out = model(x.cuda(0)) 在lightning中，你只需要增加GPUs的数量...优化器和梯度会被保存在GPU 0上，因此，GPU 0上使用的内存可能会比其他GPU大得多。 9. 多节点GPU训练 每台机器上的每个GPU都有一个模型的副本。...如果你已经做到了这一步，那么你现在可以在几分钟内训练Imagenet了！这并没有你想象的那么难，但是它可能需要你对计算集群的更多知识。这些说明假设你正在集群上使用SLURM。
合作展望 共同讨论改进方案 打造通用高性能dataloading系统 面临挑战需广泛合作 我叫劳伦斯·拉斯内尔，是Meta公司的工程经理，我负责PyTorch团队的一部分。...在计算方面存在一个更大的问题是资源使用。加载和转换数据所需的内存和CPU计算量可能会超出我们在训练主机上可用的硬件限制。随着这些模型变得越来越复杂，资源的压力也会增加。...所以如果你有想法或者想要帮忙，请在演讲结束后与我联系。那么接下来我要谈谈构建数据加载库的挑战。...当你使用PyTorch的原生数据集和数据加载器时，计算拓扑如下图所示。 对于每个训练器和主机，通常每个GPU一个训练器，我们启动多个独立的进程来获取数据并进行transform。...另一个主机可能没有问题，因为他们所访问的集群的CPU和GPU的比例是不同的。对于可用的内存容量、网络带宽以及其他资源，同样存在类似这样的紧缺情况。
错误原因在 PyTorch 中，当您试图将一个已经在 CUDA 设备上训练好的模型加载到 CPU 上时，或者当尝试将一个在 CUDA 设备上训练好的模型加载到不支持 CUDA 的设备上时，就会出现这个错误...您可以使用以下命令检查 CUDA 驱动程序的版本：plaintextCopy codenvcc --version如果 CUDA 没有正确安装，请根据您的操作系统和 CUDA 版本，按照官方的指导进行安装...检查 PyTorch 配置在安装了正确版本的 CUDA 和 PyTorch 后，可能还需要进行一些配置才能使其正常工作。...要解决这个问题，您应该仔细检查 CUDA 和 PyTorch 的安装，并确保正确配置了系统。检查 GPU 驱动程序的版本，并确保您的设备具备运行 CUDA 的能力。...当系统支持CUDA时，可以利用GPU的并行计算能力来加速深度学习任务，例如模型训练和推理。通过将数据和模型加载到GPU上，可以显著提高计算效率，加快任务的执行速度。
深度学习模型已被证明可以通过增加数据和参数来改善。即使使用175B参数的Open AI最新GPT-3模型，随着参数数量的增加，我们仍未看到模型达到平稳状态。...在本文中，我将给出sharded工作原理，并向您展示如何利用PyTorch 在几分钟内用将使用相同内存训练模型参数提升一倍。...如何在PyTorch中使用Sharded Sharded后的工作原理 Sharded与模型并行 本文适用于谁？ 本文适用于使用PyTorch训练模型的任何人。...完成此操作后，在8个GPU上启用Sharded就像更改一个标志一样简单，因为无需更改代码。 ?...但是，该方法仍然存在一个问题，即每个GPU必须维护所有优化器状态的副本（大约是模型参数数量的2-3倍）以及所有向前和向后激活。 Sharded消除了这些冗余。
本人测试过，将num_workers设置的非常大，例如，24，32,等，其效率反而降低，因为模型需要将数据平均分配到几个子线程去进行预处理，分发等数据操作，设高了反而影响效率。...总结 对上面的分析总结一下，第一是增加batch size，增加GPU的内存占用率，尽量用完内存，而不要剩一半，空的内存给另外的程序用，两个任务的效率都会非常低。...问题2：CPU利用率低，GPU跑起来，利用率浮动，先增加，然后降低，然后等待，CPU也是浮动。...使用win 10修改num_workers后可能会报错Broken pipe。 解决方法：1....在1-2s内的影响。所采用的pytorch版本是否支持mkl-dnn不影响。在mac arm m1芯片下，开启mkl-dnn，速度比没有开启快4s。44s 与 48s的差别。
上手时间 获胜者：PyTorch PyTorch 本质上是支持 GPU 的 NumPy 替代，配备了可用于构建和训练深度神经网络的更高级的功能。...在 TensorFlow 中，这需要在构建图时使用控制流操作（control flow operations），比如 tf.while_loop。...数据加载 获胜者：PyTorch PyTorch 的数据加载 API 设计得很好。数据集、采样器和数据加载器的接口都是特定的。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。
上手时间 获胜者：PyTorch PyTorch 本质上是支持 GPU 的 NumPy 替代，配备了可用于构建和训练深度神经网络的更高级的功能。...在 TensorFlow 中，这需要在构建图时使用控制流操作(control flow operations)，比如 tf.while_loop。...数据加载 获胜者：PyTorch PyTorch 的数据加载 API 设计得很好。数据集、采样器和数据加载器的接口都是特定的。...比如说，TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU，你就希望在 GPU 上运行。而在 PyTorch 中，你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。...尤其是当编写可以在 CPU 和 GPU 上同时运行的代码时更是如此。另外，要将 GPU 上的 PyTorch Variable 等转换成 NumPy 数组也较为繁琐。
同时，MLX增加了对统一内存模型的支持，这也意味着阵列位于共享内存中，并且可以在任何支持的设备类型上执行操作，而无需执行数据复制。那么，一旦苹果的其他产品也能够开始跑模型……有没有很期待！...在MLX中，数组存在于共享内存中，对MLX数组的操作可以在任何支持的设备类型上执行，而无需移动数据。 MLX Data 除了发布MLX以外，苹果机器学习团队还一起发表了MLX Data。...这是一个与MLX框架无关的数据加载库，可以与PyTorch、Jax或MLX一同使用。 MLX Data可以用于加载大规模数据集，也可以独立用于数据预处理，以供机器学习训练使用。...该库的目标是允许用户利用多线程来加速数据处理流水线，而无需涉及复杂的多进程操作或使用符号语言编写代码。这有利于帮助提高数据加载和预处理的效率。...芯片技术 因为苹果的处理器现在存在于其所有产品中，包括Mac、iPhone和iPad。这种在这些芯片上使用GPU、CPU和（有可能在某个时刻）神经引擎的方法可能会转化为在设备上执行ML模型。
所以今天的这篇内容，我们从模型的保存与加载， 模型的微调技术， GPU 使用和 Pytorch 常见报错四方面来整理。...大纲如下： 模型的保存与加载 模型的 finetune GPU 使用 Pytorch 的常见报错 2....print ("显存计算功能暂不支持 windows 操作系统") return memory_gpu gpu_memory = get_gpu_memory ()...Got 可能原因：当前操作需要 PIL Image 或 ndarry 数据类型， 但传入了 Tensor 解决方法： 检查 transform 中是否存在两次...可能的原因：gpu 训练的模型保存后，在无 gpu 设备上无法直接加载 解决方法： 需要设置 map_location="cpu" 报错：AttributeError: Can't get attribute
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
