PyTorch在CentOS上的使用技巧

PyTorch在CentOS上的使用技巧包括：

1. 硬件层面：

• CPU：选择主频高、缓存大、核心数多的CPU。
• 显卡：选择显存大的显卡，以满足大batch训练需求。
• 内存：至少64GB，推荐使用4根16GB内存条。
• 主板：性能要跟上，否则CPU难以发挥全部性能。
• 电源：供电要充足，GPU运行时对功率有一定要求。
• 存储：尽量使用SSD存放数据，SSD的读取速度远超机械硬盘。

2. 测试训练过程的瓶颈：

• 使用PyTorch提供的工具，如torch.utils.bottleneck，查看代码在各部分的运行时间。
• 使用cProfile等工具进行性能分析。

3. 图片解码：

• 默认使用Pillow进行图像解码，效率较低。可以考虑使用Turbojpeg库提高解码速度。

4. 数据加载优化：

• 在DataLoaders中使用workers，通过多个进程同时加载数据，绕过GIL锁。
• 使用pinned memory，减少CPU到GPU的数据传输时间。
• 避免不必要的CPU到GPU的传输，使用.detach()删除计算图。

5. 分布式训练：

• 使用DistributedDataParallel代替DataParallel，减少GPU间的数据传输开销。

6. 使用16-bit精度：

• 将数据精度从32位降到16位，加快训练速度，同时减少内存使用。

7. 指定GPU编号：

• 通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定使用的GPU设备。

8. 梯度裁剪：

• 使用nn.utils.clip_grad_norm_来防止梯度爆炸。

9. 扩展单张图片维度：

• 在训练和测试时，根据需要扩展图片的维度。

10. 独热编码：

• 使用PyTorch内置的one hot函数进行独热编码。

11. 学习率衰减：

• 在训练过程中动态调整学习率，以提高模型性能。

12. 冻结某些层的参数：

• 在训练初期冻结部分层的参数，以加快收敛速度。

13. 对不同层使用不同学习率：

• 根据层的不同特性设置不同的学习率。

14. 模型相关操作：

• 使用torchsummary查看模型每层输出详情，便于调试网络。

15. 网络参数初始化：

• 合理初始化网络参数，以提高模型的训练效果。

16. 加载内置预训练模型：

• 利用PyTorch提供的功能加载预训练模型，加速开发进程。

请注意，这些技巧可能需要根据具体的硬件配置和任务需求进行调整。此外，随着PyTorch版本的更新，一些技巧可能会有所变化，建议查阅最新的官方文档以获取最准确的信息。