在Linux环境下使用PyTorch进行模型优化,可以遵循以下步骤:
torch.utils.data.DataLoader
并设置合理的num_workers
。torch.cuda.amp
进行自动混合精度(AMP),减少显存占用并加速训练。torchsummary
查看模型的结构和参数量。torch.no_grad()
在评估模式下禁用梯度计算。以下是一个简单的模型训练循环,结合了部分优化技巧:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
# 定义模型
class SimpleCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleCNN, self).__init__()
# ... 定义网络结构 ...
def forward(self, x):
# ... 前向传播 ...
# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomCrop(32, padding=4),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
# 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
# 初始化模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN().cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
# 混合精度训练
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
# 训练循环
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
running_loss = 0.0
for inputs, labels in train_loader:
inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda()
optimizer.zero_grad()
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
running_loss += loss.item()
print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {running_loss/len(train_loader)}')
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
通过上述步骤和方法,你可以在Linux环境下使用PyTorch有效地进行模型优化。