PyTorch在Ubuntu上的优化技巧

以下是一些PyTorch在Ubuntu上的优化技巧：

• 硬件优化：选择主频高、缓存大、核心数多的CPU；选用显存大、性能强的GPU；使用SSD存储数据以提升读取速度；增加内存，必要时使用交换空间。
• 软件配置优化：安装NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN，确保版本与PyTorch匹配；使用Anaconda管理环境，配置国内镜像源；安装Intel MKL等优化数学库。
• 代码优化：采用混合精度训练，使用torch.cuda.amp模块；利用多线程数据加载，设置num_workers和pin_memory参数；使用缓存机制，如@lru_cache装饰器；对模型进行剪枝、量化等优化。
• 多卡并行优化：使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel进行多卡并行训练，合理分配GPU资源。