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PyTorch在Ubuntu上的優化技巧

小樊
45
2025-09-05 01:07:16
欄目: 智能運維

以下是一些PyTorch在Ubuntu上的優化技巧：

  • 硬件優化：選擇主頻高、緩存大、核心數多的CPU；選用顯存大、性能強的GPU；使用SSD存儲數據以提升讀取速度；增加內存，必要時使用交換空間。
  • 軟件配置優化：安裝NVIDIA驅動、CUDA和cuDNN，確保版本與PyTorch匹配；使用Anaconda管理環境，配置國內鏡像源；安裝Intel MKL等優化數學庫。
  • 代碼優化：采用混合精度訓練，使用torch.cuda.amp模塊；利用多線程數據加載，設置num_workers和pin_memory參數；使用緩存機制，如@lru_cache裝飾器；對模型進行剪枝、量化等優化。
  • 多卡并行優化：使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel進行多卡并行訓練，合理分配GPU資源。

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