Ubuntu中PyTorch的模型训练技巧有哪些

以下是在Ubuntu中使用PyTorch进行模型训练的常用技巧：

1. GPU加速
   • 安装CUDA和cuDNN，确保PyTorch调用GPU计算。
   • 使用torch.device将模型和数据移动到GPU。
2. 混合精度训练
   • 通过torch.cuda.amp模块减少内存占用，提升计算速度。
3. 优化数据加载
   • 使用DataLoader的num_workers参数并行加载数据，设置pin_memory=True加速数据传输。
   • 采用高效的数据预处理库（如DALI）避免CPU瓶颈。
4. 模型与训练优化
   • 选择轻量级模型架构（如EfficientNet）或使用预训练模型。
   • 调整批量大小（Batch Size）以适配GPU显存，提升训练效率。
5. 分布式训练
   • 使用DistributedDataParallel（DDP）实现多GPU并行训练。
6. 超参数调优
   • 通过Optuna、Ray Tune等工具进行自动化超参数搜索。
7. 系统监控与调优
   • 使用nvidia-smi监控GPU使用情况，调整资源分配。
   • 禁用不必要的计算（如梯度检查）以减少开销。