PyTorch在CentOS上的使用技巧

PyTorch在CentOS上的使用技巧包括：

1. 硬件層面：

• CPU：選擇主頻高、緩存大、核心數多的CPU。
• 顯卡：選擇顯存大的顯卡，以滿足大batch訓練需求。
• 內存：至少64GB，推薦使用4根16GB內存條。
• 主板：性能要跟上，否則CPU難以發揮全部性能。
• 電源：供電要充足，GPU運行時對功率有一定要求。
• 存儲：盡量使用SSD存放數據，SSD的讀取速度遠超機械硬盤。

2. 測試訓練過程的瓶頸：

• 使用PyTorch提供的工具，如torch.utils.bottleneck，查看代碼在各部分的運行時間。
• 使用cProfile等工具進行性能分析。

3. 圖片解碼：

• 默認使用Pillow進行圖像解碼，效率較低?？梢钥紤]使用Turbojpeg庫提高解碼速度。

4. 數據加載優化：

• 在DataLoaders中使用workers，通過多個進程同時加載數據，繞過GIL鎖。
• 使用pinned memory，減少CPU到GPU的數據傳輸時間。
• 避免不必要的CPU到GPU的傳輸，使用.detach()刪除計算圖。

5. 分布式訓練：

• 使用DistributedDataParallel代替DataParallel，減少GPU間的數據傳輸開銷。

6. 使用16-bit精度：

• 將數據精度從32位降到16位，加快訓練速度，同時減少內存使用。

7. 指定GPU編號：

• 通過設置環境變量CUDA_VISIBLE_DEVICES來指定使用的GPU設備。

8. 梯度裁剪：

• 使用nn.utils.clip_grad_norm_來防止梯度爆炸。

9. 擴展單張圖片維度：

• 在訓練和測試時，根據需要擴展圖片的維度。

10. 獨熱編碼：

• 使用PyTorch內置的one hot函數進行獨熱編碼。

11. 學習率衰減：

• 在訓練過程中動態調整學習率，以提高模型性能。

12. 凍結某些層的參數：

• 在訓練初期凍結部分層的參數，以加快收斂速度。

13. 對不同層使用不同學習率：

• 根據層的不同特性設置不同的學習率。

14. 模型相關操作：

• 使用torchsummary查看模型每層輸出詳情，便于調試網絡。

15. 網絡參數初始化：

• 合理初始化網絡參數，以提高模型的訓練效果。

16. 加載內置預訓練模型：

• 利用PyTorch提供的功能加載預訓練模型，加速開發進程。

請注意，這些技巧可能需要根據具體的硬件配置和任務需求進行調整。此外，隨著PyTorch版本的更新，一些技巧可能會有所變化，建議查閱最新的官方文檔以獲取最準確的信息。