如何大幅加速 PyTorch 模型训练

训练深度学习模型有时就像看着油漆慢慢变干。迭代过程可能缓慢到让你忍不住用头撞键盘，眼睁睁看着终端上每个 epoch 像蜗牛般爬行，这时你难免会想：

有没有更好的方法？

别担心！我又带来了一篇文章，分享一些让你的深度学习工作流程更加敏捷的技巧/窍门。我将分享一些直接而有用的代码调整，帮助你更有效地利用计算资源。我们还将深入探讨一系列经过行业验证的技巧、窍门和调整，这些方法可以从你的硬件中榨取每一分性能，让你少花时间等待，多花时间进行更快的迭代。

1. 启用自动混合精度训练

如果你的 GPU 支持混合精度训练（比如 AMD/NVIDIA 显卡），PyTorch 可以让你在训练计划中非常轻松直接地启用它。混合精度训练混合使用 16 位和 32 位数字，因此你可以使用更少的内存并获得更快的计算速度。使用这些方法可以显著提高速度，而无需重写整个训练循环。