跑实验训练太慢了

训练一个模型 8 小时才跑 4 个 epoch，训练极慢！！！问了一下GPT，有以下方法改进：

训练过慢的常见原因

一、可能的瓶颈原因

1. 数据加载速度慢（最常见）
   是否使用了 DataLoader + 多进程？

是否每次训练都重新处理原始 txt/csv？

是否数据太大但预处理没缓存？

🧪 检查方法：
在模型代码外加日志：

start = time.time()
batch = next(iter(train_loader))  # 或 dat.load_data(...)
print("加载一个 batch 耗时：", time.time() - start)

2. 模型结构太复杂
   网络层数过多、参数量大，GPU 无法吃满（尤其是 LPKT 模型带有图神经网络、注意力机制时）。

是否用了循环结构（如 LSTM）？这些比 CNN 慢很多。

是否做了复杂的动态计算图，如 sequence 分批处理、mask 等？

3. batch size 太小
   小 batch size 会导致 GPU 频繁等待 CPU 准备数据，训练慢。

建议从 batch_size=64 或 batch_size=128 开始。

如果 OOM（显存不足），逐步调低 batch size。

4. GPU 没有吃满
   你发的 nvidia-smi 显示 GPU 使用率只有 2%，说明你的 GPU 大部分时间都在等 CPU、I/O 或内存加载数据，不是 GPU 慢，而是 GPU 被饿死了。

训练加速建议

✅ 1. 使用 DataLoader + 多线程（PyTorch 常规加速方式）

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64,
                                           shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True)

num_workers=4 表示使用 4 个子线程加载数据。

✅ 2. 缓存预处理后的数据
如果你每次都读取 train0.txt 做 split() + 处理成 tensor，建议 第一次加载后保存为 .pt 文件，之后直接 torch.load 加载：

# 第一次保存
torch.save(processed_data, 'cached_train0.pt')

# 之后就能直接用
data = torch.load('cached_train0.pt')

✅ 3. 模型结构调优
减少冗余网络层（如 attention 层、嵌套结构）。
替换慢层（如 LSTM）为更快的 CNN（如 TCN）或 Transformer。
用 torch.compile()（PyTorch 2.0+）做动态图加速：

model = torch.compile(model)   # 加速训练

✅ 4. 使用 AMP 自动混合精度训练（显著提升速度）

from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast

scaler = GradScaler()
for input, target in train_loader:
    optimizer.zero_grad()
    with autocast():  # 自动混合精度计算
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
    scaler.scale(loss).backward()
    scaler.step(optimizer)
    scaler.update()

这能提升速度 20%-50% 且节省显存。

✅ 5. 实时监控 GPU 占用
你可以用这个命令持续观察 GPU 利用率：

watch -n 1 nvidia-smi
或者装 GPUtil 在 Python 中监控：

import GPUtil
GPUtil.showUtilization()

✅ 三、进一步排查建议
你可以贴出以下信息，我帮你具体定位：

dat.load_data() 的实现代码（是不是每次都读 txt 做预处理）

模型结构代码（特别是 forward 函数）

batch size 设置

是否使用 DataLoader，是否有 num_workers

一次 epoch 大概多少个 batch（或样本数量）

✅ 总结优化优先级
优先级–方法–提升幅度
⭐⭐⭐ 用 DataLoader 多线程加载 🚀🚀🚀 极大
⭐⭐ 缓存预处理数据 🚀🚀 中等
⭐⭐ AMP 自动混合精度训练 🚀🚀 中等
⭐ 模型结构简化 🚀 低-中
⭐ 增大 batch size 🚀 低-中

中断pycharm退出不了

你这个界面说明 PyCharm 正在尝试终止一个仍未退出的子进程，卡在了“正在等待进程分离”这一步，原因大概率如下：

🔍 根本原因：子进程还没退出，通常是 DataLoader 中设置了 num_workers > 0
PyTorch 的 DataLoader 在 Windows 下使用 num_workers > 0 时，会启动多个子进程来预加载数据。
当你点击“中止”按钮或按 Ctrl+C 时：

主进程会尝试等待子进程“干净地退出”

但子进程正在阻塞（比如读取数据、等待锁、内存资源），导致 PyCharm 卡在这一步

✅ 解决方案一：改成 num_workers=0
找到你训练时构造 DataLoader 的地方（如果有），改成这样：

train_loader = DataLoader(..., num_workers=0)

这会避免多进程读取数据，训练稍慢一点，但调试和中止会非常顺畅。

✅ 解决方案二：终止所有子进程（一次性干掉）
如果你已经卡在 PyCharm 停不下来，试试：

🛠 方法一：手动杀掉进程
打开任务管理器（Ctrl + Shift + Esc）

找到类似 python.exe 的进程（有时是多个）

全部结束任务

或者在命令行里输入：

taskkill /f /im python.exe

✅ 解决方案三：设置 PyCharm “调试中中止所有进程” 选项
PyCharm 默认在中止时不会强制结束子进程。你可以打开强制终止选项：

打开 PyCharm > Settings（或 Preferences）

搜索 Python Debugger

勾选选项：
✅ “Gevent compatible”
✅ “Kill subprocesses when terminating process”（终止时杀掉子进程）

✅ 加速调试建议
每次训练时不要设置 num_workers > 0，调试时用 0

用 print() 看是否卡在某个 batch 或某个 epoch

每轮训练控制 epoch 数，比如只跑一轮 for epoch in range(1) 测试

若用 notebook，建议用 Jupyter Notebook 而不是 PyCharm 调试多进程任务

避免再次卡死的方法

✅ 一次性解决：避免训练时 PyCharm 卡死的 5 个建议

1. 调试阶段：永远设定 num_workers=0
   你之前出现问题很可能是：

DataLoader(..., num_workers=4)  # ⚠️ 多进程，调试时易卡死

改成：

DataLoader(..., num_workers=0)  # ✅ 单进程安全，退出快

📌 建议：

写成参数变量，方便切换：

num_workers = 0 if debug_mode else 4

2. 加上 KeyboardInterrupt 异常捕获，优雅退出
   训练时你按下 Ctrl+C，如果没有异常处理，会卡主：

try:
    for epoch in range(num_epochs):
        train(...)
except KeyboardInterrupt:
    print("中断训练，正在清理资源...")
    # 可以加上 torch.save(model.state_dict(), 'xxx.pth')

这样 PyCharm 会快很多地响应中断。

3. 开启 PyCharm 设置：中止时一并终止子进程
   操作步骤：

PyCharm ➜ Settings（或 Preferences）

搜索 Python Debugger

找到并勾选：

✅ Kill subprocesses when terminating process

✅ Attach to subprocess automatically

✅（可选）Gevent compatible

💡这样，按 stop 按钮时 PyCharm 会主动干掉所有子进程，而不是“等它们自己慢慢退出”。

4. 设置 PyTorch 的多线程环境变量（可选）
   有时 PyTorch 会额外使用 CPU 多线程（不是 num_workers），也会卡：

import os
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1"

这个设置会降低 CPU 多线程使用，在调试时更稳定。

5. 使用调试用的小数据集 + 少量 epoch + batch_size=1 先跑通流程
   每次调试建议：

只训练 1～2 个 epoch

batch_size 小一些（如 2 或 4）

删减训练集（或写个 debug=True 分支）

代码模板：

if debug:
    dataset = Subset(dataset, range(100))
    num_epochs = 2
    batch_size = 2