pytorch中分析时间开销

最新推荐文章于 2025-04-25 00:14:14 发布
最新推荐文章于 2025-04-25 00:14:14 发布
阅读量633 收藏
点赞数
分类专栏： 🔧技巧 python DeepLearn debug
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/six_gods/article/details/117842192
版权

在需要计算代码前使用profiler进行声明，即可输出运行开销

from torch.autograd import Variable
import torch
x = Variable(torch.randn(1, 1), requires_grad=True)
with torch.autograd.profiler.profile
最低0.47元/天 解锁文章
pytorch性能分析工具Profiler
@bangbang的博客
04-12 3894
PyTorch Profiler 是一个开源工具，可以对大规模深度学习模型进行准确高效的性能分析。分析model的GPU、CPU的使用率各种算子op的时间消耗trace网络在pipeline的CPU和GPU的使用情况Profiler利用可视化模型的性能，帮助发现模型的瓶颈，比如CPU占用达到80%，说明影响网络的性能主要是CPU，而不是GPU在模型的推理，各种kernel的运算的消耗。
PyTorch 的并行计算——PyTorch 中文文档
AI天才研究院
08-09 1756
近年来，随着深度学习模型规模和数据集的不断增长，训练时间成为了制约模型性能提升的关键因素。为了加速模型训练，并行计算技术应运而生，并逐渐成为深度学习领域的研究热点。PyTorch 作为一款流行的深度学习框架，提供了丰富的并行计算功能，可以帮助开发者轻松实现模型的并行训练，从而大幅缩短训练时间。实现数据并行，将模型复制到多个 GPU 上，并将数据分发到不同的 GPU 进行计算。实现分布式训练，支持多种后端，如 MPI、Gloo 和 NCCL。
pytorch分析时间开销方法
qq_35985044的博客
07-29 605
https://zhuanlan.zhihu.com/p/41662629 https://zhuanlan.zhihu.com/p/381881119 https://zhuanlan.zhihu.com/p/382121335 https://zhuanlan.zhihu.com/p/354592955 https://zhuanlan.zhihu.com/p/360479566
Pytorch如何分析部分程序的占用时间
weilaicxy22的博客
10-15 1839
Pytorch如何分析部分程序的占用时间 在进行pytorch程序代码的测试时，由于功能的不同，我们往往需要分模块进行， 但是最后给的时间却是一个程序跑下来所需要的时间，如果我们要观察部分程序执行的时间以及占比，这时候，我们只要在函数的前面加上两行代码即可， with torch.autograd.profiler.profile() as prof: print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cpu_time_total")) 如下： x = torch.
cpu消耗 pytorch_pytorch中分析时间开销的方法
weixin_31826879的博客
12-24 598
前天实验室老铁突然给我发来消息原来是之前在服务器跑的一个程序cpu占比超过了1000%，明显就是有操作在cpu耗时太大，.并且肉眼检查了code之后，发现模型运算都是在gpu中运行的，于是上网搜索了一下，看到了下面了工具，mark一下：查看你定义操作的时间花销，autograd 的 profiler 提供内视每个操作在GPU和CPU的花销，对于CPU通过profile, 　基于nvprof通过使用...
《动手学深度学习》 pytorch版-运算的内存开销
小夭的博客
11-11 1147
# 运算的内存开销 # 索引操作是不会开辟新内存的， # 而像y = x + y这样的运算是会新开内存的，然后将y指向新内存。 # 为了演示这一点，我们可以使用Python自带的id函数：如果两个实例的ID一致， # 那么它们所对应的内存地址相同；反之则不同。 import torch x = torch.tensor([1, 2]) y = torch.tensor([3, 4]) id_before = id(y) y = y + x print(id(y) == id_before, 'y =
Pytorch中的Dataset和DataLoader
最新发布
Rhett_Butler0922的博客
04-25 918
核心要点Dataset定义数据访问，是关键。DataLoader自动化批量加载，支持打乱和并行。CNN需要图像预处理（如transforms），RNN/LSTM需要序列处理（如进阶学习学习实现数据划分。探索或处理大规模数据。研究分布式数据加载（）用于多GPU训练。资源推荐教程：PyTorch Data Loading Tutorial（官网）社区：PyTorch论坛、StackOverflow。
在Pytorch中优化Autograd稀疏矩阵计算-附项目源码-优质项目实战.zip
05-28
通过分析和实践这些代码，开发者可以深入理解如何在PyTorch中高效地处理稀疏矩阵，并将这些技巧应用到自己的项目中。 总结来说，这个项目为学习和实践PyTorch中Autograd的稀疏矩阵优化提供了宝贵的资源。通过研究...
Pytorch显存管理机制与显存占用分析方法
whaosoft143ai的博客
08-12 1474
我猜这样设计的目的是为了减少显存碎片，同时降低显存管理的复杂度。从理论上说，该 Segment 在分配后仍有 1MB 的空间等待继续分配，但如果显存管理机制将这 1MB 空间继续分配给其他 ≤1MB 的 tensor，那么在后续某个时刻当这 11MB 的 tensor 被删除，显存管理机制想要回收该 Segment 时，会由于该 Segment 被某些极小（相对 Segment 而言）tensor 部分占据而无法释放（显存释放见 2.2）。二次分配：将显存的申请与使用进行分离，即显存申请后会进行二次分配。
Python统计做每件事都花费了多少时间 in Excel
bruce_devil的博客
04-13 284
在使用了一周开始复盘的时候发现单纯的使用Excel无法统计出每件事情平均每天花费了多长时间, 也可能是我水平不够😵。想要模仿柳比歇夫的时间统计法来统计每天都做了什么事情🤩。最后使用python统计出了每件事情每天花费了多长时间。
Pytorch中的backward
兔清风的博客
03-30 1万+
原文：https://sherlockliao.github.io/2017/07/10/backward/接触了PyTorch这么长的时间，也玩了很多PyTorch的骚操作，都特别简单直观地实现了，但是有一个网络训练过程中的操作之前一直没有仔细去考虑过，那就是loss.backward()，看到这个大家一定都很熟悉，loss是网络的损失函数，是一个标量，你可能会说这不就是反向传播吗，有什么好讲的。
使用torch.cuda.Event() 精确记录GPU上模型的推理时间
weixin_48109360的博客
04-20 3709
import torch time_pool = 0 for input_tensor,label in dataloader: start = torch.cuda.Event(enable_timing=True) end = torch.cuda.Event(enable_timing=True) start.record(stream=torch.cuda.current_stream()) output_tensor = model(inp.
pytorch 测量模型运行时间，GPU时间和CPU时间，model.eval()介绍
tony365的博客
05-15 1万+
我们知道，在pytorch中，模型有两种模式可以设置，一个是train模式、另一个是eval模式。model.train()的作用是启用 Batch Normalization 和 Dropout。在train模式，Dropout层会按照设定的参数p设置保留激活单元的概率，如keep_prob=0.8，Batch Normalization层会继续计算数据的mean和var并进行更新。model.eval()的作用是不启用 Batch Normalization 和 Dropout。
pytorch学习记录（持续更新）
m0_64531459的博客
05-30 264
关键字及方法汇总表 ------------------分割线------------------ 导入方法函数 import os 导入系统函数 import torch 导入torch函数库 import torchvision 导入图像库及模型处理函数库 from PIL import Image 导入图像处理工具 from torch.utils.data import DataLoader 导入数据集加载工具 from tor..
torch 正确的测试模型推理时间 torch.cuda.synchronize()
you 是 mine
03-09 1598
torch 正确的测试模型推理时间 torch.cuda.synchronize()
torch.profiler分析代码性能
weixin_45636772的博客
02-05 281
如果分析对象是一个函数，也可以将上述语句放入装饰器中，应用起来更加方便。接下来使用下列语句，'your code'处放置自己的代码。可以看到代码每一环节所消耗的cpu/gpu时间和所占的比例。随后运行程序，就会在控制台获得输出，如下所示。然后在目标函数处应用装饰器即可。
如何正确地计算神经网络模型的推理时间【含代码，以pytorch为例】
热门推荐
要相信光
06-05 2万+
无论是做学术还是做工程项目，实际推理时间()总是我们衡量一个模型好坏的重要参照指标。目前已经也有很多博客在介绍如何计算一个神经网络模型的推理时间，但是写得都比较"粗糙"，在看了一些国内外的博客后，对这个问题有了一些总结性的经验，故写下这篇博客。某些博客直接将python程序的测速方式用到神经网络模型的测速中来（使用计时），这忽略了深度学习问题的特殊性（在GPU上进行推理）。直接使用这种方式进行测速会忽略两个关键问题，导致测出来的速度不准：① 异步执行；② GPU预热。...
torch.cuda.synchronize()同步统计pytorch调用cuda运行时间
用于记录
03-15 1502
torch.cuda.synchronize()同步统计pytorch调用cuda运行时间
测量pytorch代码段的运行时间
机器学习杂货铺1号店
08-05 2万+
测量pytorch代码段的运行时间 2020/6/12 FesianXu @ Tencent internship 前言 在pytorch中，我们经常需要测量某个代码段，某个类，某个函数或者某个算子的运行时间，以判断整个模型的速度瓶颈所在，本文介绍一些常用的方法。 ∇\nabla∇联系方式： e-mail: FesianXu@gmail.com QQ: 973926198 github: https://github.com/FesianXu 一般来说，我们可以用两大类方法进行代码段测量： ti.
Kineto：PyTorch性能分析库，实现CPU+GPU监控与时间线跟踪
资源摘要信息:"kineto是一个专门针对PyTorch性能分析的库和框架，旨在为生产环境中的工作负载提供低开销的系统级检测。该项目目前由libkineto库构成，这个库是与PyTorch集成的进程内分析工具，它能够提供对CPU和GPU...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值