在CentOS上使用PyTorch进行模型训练有哪些技巧

在CentOS上使用PyTorch进行模型训练可参考以下技巧：

1. 硬件与软件配置
   • 安装NVIDIA驱动、CUDA Toolkit和cuDNN库，确保GPU加速可用。
   • 使用SSD存储数据，提升I/O速度。
2. 数据加载优化
   • 在DataLoader中设置num_workers>0和pin_memory=True，并行加载数据并减少CPU - GPU传输延迟。
   • 合理使用detach()避免不必要的计算图保留。
3. 模型训练优化
   • 混合精度训练：使用torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler，减少内存占用并加速训练。
   • 梯度累积：通过累积小批次梯度模拟大batch，解决显存不足问题。
   • 分布式训练：采用DistributedDataParallel替代DataParallel，提升多GPU训练效率。
   • 调整批大小为GPU内存允许的最大值，同时适配学习率。
4. 性能分析与调优
   • 使用torch.autograd.profiler或PyTorch Profiler定位性能瓶颈。
   • 关闭CuDNN的自动调整（torch.backends.cudnn.benchmark = False）以保持训练稳定性（仅在必要时）。