Pytorch gpu加速方法

浅浅的花香味﹌ 2022-09-10 13:27 278阅读 0赞

# Pytorch gpu加速方法 #

原文：

[https://www.zhihu.com/question/274635237][https_www.zhihu.com_question_274635237]

*  relu 用 `inplace=True`
 *  用 `eval()` 和 `with torch.no_grad():`
 *  每个 batch 后认真的把所有参数从 GPU 拿出来后删除
 *  **虽然很多回答建议用, 但我建议不要用 `torch.cuda.empty_cache()`** , 这只是释放 GPU 缓存而使得 `nvidia-smi` 能看得见 pytorch 自动释放的内存而已. **99% 的用户不需要使用这个命令.** 并有用户反应每次用**反而会减慢 1~2s**.[\[1\]][1]
 *  注意: 当**每张 GPU 里面的** batch\_size 太小(<8)时用 batch\_norm 会导致训练不稳定, 除非你用以下所说的 APEX 来实现多 GPU `sync_bn`
 *  `torch.backends.cudnn.deterministic = True` 用不用对 GPU 内存占用和效率都没有什么太大的影响. 建议开着.
 *  不要用 `.cpu()` 来取 GPU 里面出来的图片. 这样做的话训练时长可能翻倍.

**实现**: 研究 pytorch 官方架构就会发现大部分 forward pass 都是 \`x = self.conv(x)\` 的形式, 很少 introduce new variable. 所以: (1) 把不需要的变量都由 \`x\` 代替; (2) 变量用完后用 \`del\` 删除.

**例子**

def forward(self, x):
        conv2 = self.conv2(self.conv1(x)) #1/4
        del x
        conv3 = self.conv3(conv2) #1/8
        conv4 = self.conv4(conv3) #1/16
        conv5 = self.conv5(conv4) #1/32
    
        center_64 = self.center_conv1x1(self.center_global_pool(conv5))
    
        d5 = self.decoder5(self.center(conv5), conv5)
        del conv5
        d4 = self.decoder4(d5, conv4)
        del conv4
        d3 = self.decoder3(d4, conv3)
        del conv3
        d2 = self.decoder2(d3, conv2)
        del conv2

如果你按照上面的方法把 `pin_memory` 开启了的话, 请数据放入 GPU 的时候把 `non_blocking` 开启. 这样如果你只把数据放入 GPU 而不把数据从 GPU 拿出来再做计算的话就会加快很多 (据用户报告可加速 50%). 就算你把 GPU 中数据拿出来 (ie. 用了 `.cpu()` 命令, 最坏的结果也是与 `non_blocking=False` 相当:

"""Sync Point"""
    image = image.cuda(non_blocking=True)
    labels = labels.cuda(non_blocking=True).float()
    
    """Async Point"""
    prediction = net(image)

[https_www.zhihu.com_question_274635237]: https://www.zhihu.com/question/274635237
[1]: https://www.zhihu.com/question/274635237/answer/756144739#ref_1