torch.optim是一个用于实现优化算法的包，支持常见的优化算法。本文介绍一下这个包下面的一些常见内容，如optimizer和lr_scheduler的构造和使用。optimizeroptimizer用于根据已得到的梯度来更新网络参数。 optimizer（优化器）的构造： 构造优化器需要传入一个包含要学习参数的迭代器，此外还有一些学习策略参数如学习率等。 以常用的两个优化器SGD和Adam为
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2023-11-19 21:57:30
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# PyTorch Profiler Kineto: A Powerful Profiling Tool for PyTorch
PyTorch is a popular open-source deep learning library that provides a flexible and dynamic computational graph for building and train
原创
2024-05-13 04:04:23
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PyTorch Profiler工具是一款强大的性能分析工具，能够帮助开发者详细了解他们的模型在训练和推理过程中的性能表现。通过深入剖析每一步的计算开销，我们能够发现瓶颈并进行优化，从而显著提高模型的效率，减少时间和资源消耗。这篇博文将系统性地记录我解决PyTorch Profiler工具相关问题的过程，并分享一些最佳实践和生态扩展的思考。
### 背景定位
在深度学习模型的开发中，计算性能直
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 第1章 深度学习简介 第2章 PyTorch简介 第3章 单车预测器——你的第一个神经网络第二章记的一些重点 文章目录系列文章目录第二章 PyTorch简介2.2.1 与Python完美融合2.2.2 张量计算定义张量访问张量张量的运算张量与NumPy数组之间的转换GPU上的张量运算（我电脑没有独显）2.2.3 动态计
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2024-09-23 10:06:25
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# PyTorch Profiler 科普文章
在深度学习的实验和部署中，性能优化尤为重要。在这方面，PyTorch 提供了一个强大的工具——Profiler。通过使用 PyTorch Profiler，你可以轻松地分析模型的性能瓶颈，从而优化训练和推理的速度。本篇文章将带你了解 PyTorch Profiler 的基本用法，并通过示例帮助你掌握这一工具。
## 什么是 PyTorch Pro
# PyTorch Profiler 实现
在深度学习的模型训练过程中，性能分析是一个不可或缺的环节。为了优化训练效率，PyTorch 提供了一个强大的工具—— PyTorch Profiler，它能够帮助开发者分析模型性能瓶颈，从而进行针对性的改进。本文将介绍如何使用 PyTorch Profiler，并通过代码示例演示其基本用法。
## 1. PyTorch Profiler 概述
Py
原创
2024-10-31 05:26:20
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Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机
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2023-11-20 10:13:12
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# 使用 PyTorch Profiler 实现多节点 profiling
在深度学习模型训练过程中，性能优化是非常重要的一步。PyTorch Profiler 是一个强大的工具，它可以帮助我们分析模型的性能瓶颈。如今，随着分布式训练的普及，许多开发者开始关注如何对多节点的训练过程进行 profiling。本文将指导你如何使用 PyTorch Profiler 来实现多节点的性能分析。
##
模型性能优化最新 Colab
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2023-08-04 21:29:35
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本节将介绍 Variable1 什么是Variable？通过上一节的介绍我们知道了什么是tensor，tensor是torch计算的基本结构，就相当于在Numpy中计算需要使用array格式一样。那么Variable到底是做什么的呢？我们知道torch库中提供了很多深度学习、神经网络的方法，那么当我们在神经网络节点中使用变量时的格式就是Variable格式。除了内部的参数外，Variable几乎和
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2023-09-25 10:27:04
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# PyTorch 训练内存泄露排查 - 使用 memory_profiler
作为一名经验丰富的开发者，你已经意识到在 PyTorch 训练过程中可能会出现内存泄露的问题，因此你决定教会一位刚入行的小白如何使用 memory_profiler 来解决这个问题。在本文中，我将向你展示整个流程，并告诉你每一步需要做什么，以及需要使用的代码和代码的注释。
## 整个流程
首先，让我们来看一下整个
原创
2023-11-24 06:45:50
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本文中介绍了使用PyTorch Profiler来查找运行瓶颈，并且介绍了一些简单的提速方法，虽然这篇文章没有完整的解释，但是里面提供的方法都是值得马上尝试方法，希望对大家有所帮助。
原创
精选
2024-06-21 12:33:28
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文章目录 几种常见的normalization方法 基本知识 数学原理 Batch Normalizati
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2023-11-09 09:31:53
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目录1.前言2. __setattr__魔法方法3. 遍历Module4.遍历parameter5. 遍历Module并进行某种操作(apply)6. 遍历parameter并进行某种操作(_apply)总结1.前言虽然说是源码分析，但其实主要还是分析Module的的数据结构，即一些比较重要的成员变量和成员函数。同时也不会涉及Pytorch的C++部分。Module是Pytorch中一个
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2023-08-13 22:37:08
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现代的机器学习系统均利用大量的数据，利用梯度下降算法或者相关的变体进行训练。传统上，最早出现的优化算法是SGD，之后又陆续出现了AdaGrad、RMSprop、ADAM等变体，那么这些算法之间又有哪些区别和联系呢？本文试图对比的介绍目前常用的基于一阶梯度的优化算法，并给出它们的(PyTorch)实现。SGD算法描述随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent，SGD)是对
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2023-07-24 16:15:13
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一、Pytorch介绍Pytorch 是Torch在Python上的衍生物和Tensorflow相比：Pytorch建立的神经网络是动态的，而Tensorflow建立的神经网络是静态的Tensorflow的高度工业化，它的底层代码很难看懂Pytorch主要有两个模块：一个是torch,一个是torchvision,torch是主模块，用来搭建神经网络。torchvision是辅模块，有数据库，还有
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2023-10-06 17:36:08
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Pytorch在1.9.0引入了torchrun，用其替代1.9.0以前版本的torch.distributed.launch。torchrun在torch.distributed.launch 功能的基础上主要新增了两个功能：Failover: 当worker训练失败时，会自动重新启动所有worker继续进行训练；Elastic: 可以动态增加或或删除node节点；弹性训练代码同DDP代码编写的
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2023-10-23 13:28:46
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推荐C++ 的profiler 用于GPU CPU 综合测试
FramePro
http://www.puredevsoftware.com/
可以在进度条上拉时间
查看GPU CPU bound
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2017-12-20 12:07:00
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# PyTorch Shuffle原理解析
在深度学习和图像处理领域，数据的随机化处理是非常重要的一步，这不仅可以增强模型的泛化能力，还可以帮助模型更好地学习特征。在PyTorch中，我们常常使用`torch.utils.data.DataLoader`类来实现数据的批量读取，而在读取数据时，设置`shuffle=True`可以实现数据的随机化。本文将深入探讨PyTorch中的数据洗牌原理，并提
PyTorch 源码解读之 torch.cuda.amp: 自动混合精度详解Nvidia 在 Volta 架构中引入 Tensor Core 单元，来支持 FP32 和 FP16 混合精度计算。也在 2018 年提出一个 PyTorch 拓展 apex，来支持模型参数自动混合精度训练。自动混合精度（Automatic Mixed Precision, AMP)训练，是在训练一个数值精度 FP32
