PyTorch在CentOS上的模型训练技巧

以下是在CentOS上使用PyTorch进行模型训练的实用技巧：

1. 数据加载优化

   • 使用DataLoader时设置num_workers（建议为GPU数量的4倍）和pin_memory=True，加速数据加载。
   • 将数据集存储在SSD中，减少I/O瓶颈。

2. 模型训练优化

   • 混合精度训练：使用torch.cuda.amp.autocast()和GradScaler，在保持精度的同时减少内存占用并加速训练。
   • 梯度累积：通过模拟更大批量大小，缓解显存不足问题。
   • 优化器选择：优先使用AdamW（带权重衰减），避免L2正则化的Adam。
   • 学习率策略：采用1cycle学习率策略，提升收敛速度和泛化性。

3. 分布式训练

   • 使用DistributedDataParallel替代DataParallel，减少GPU间通信开销，支持多GPU并行训练。

4. 硬件与环境优化

   • 确保安装CUDA和cuDNN，并设置torch.backends.cudnn.benchmark=True，让cuDNN自动选择最优卷积算法。
   • 直接在GPU上创建张量，避免CPU-GPU数据传输。

5. 性能分析与调试

   • 使用PyTorch Profiler分析训练瓶颈，针对性优化。
   • 定期清理CUDA缓存：torch.cuda.empty_cache()。

6. 其他技巧

   • 关闭不必要的梯度计算：torch.autograd.set_detect_anomaly(False)。
   • 使用PyTorch Lightning简化训练流程，支持分布式训练和混合精度。

参考来源：