选自 | towardsdatascience 作者 | Eugene Khvedchenya
转自 | 机器之心编译 参与 | 小舟、蛋酱、魔王
高性能 PyTorch 的训练管道是什么样的？是产生最高准确率的模型？是最快的运行速度？是易于理解和扩展？还是容易并行化？答案是，包括以上提到的所有。
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议。
建议 0：了解你代码中的瓶颈在哪里
建议 1：如果可能的话，将数据的全部或部分移至 RAM。
建议 2：解析、度量、比较。每次你在管道中提出任何改变，要深入地评估它全面的影响。
建议 3：离线预处理所有内容
建议 4：调整 DataLoader 的工作程序
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假设我们为 Cityscapes 训练图像分割模型，其批处理大小为 32，RGB 图像大小是 512x512x3（高、宽、通道）。我们在 CPU 端进行图像标准化（稍后我将会解释为什么这一点比较重要）。在这种情况下，我们最终的图像 tensor 将会是 512 * 512 * 3 * sizeof(float32) = 3,145,728 字节。与批处理大小相乘，结果是 100,663,296 字节，大约 100Mb；
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除了图像之外，我们还需要提供 ground-truth 掩膜。它们各自的大小为（默认情况下，掩膜的类型是 long，8 个字节）——512 * 512 * 1 * 8 * 32 = 67,108,864 或者大约 67Mb；
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因此一批数据所需要的总内存是 167Mb。假设有 8 个工作程序，内存的总需求量将是 167 Mb * 8 = 1,336 Mb。
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将 RGB 图像保持在每个通道深度 8 位。可以轻松地在 GPU 上将图像转换为浮点形式或者标准化。
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在数据集中用 uint8 或 uint16 数据类型代替 long。
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GPU 负载不平衡；
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在主 GPU 上聚合需要额外的视频内存
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在训练期间继续在前向推导内使用 nn.DataParallel 计算损耗。在这种情况下。za 不会将密集的预测掩码返回给主 GPU，而只会返回单个标量损失；
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使用分布式训练，也称为 nn.DistributedDataParallel。借助分布式训练的另一个好处是可以看到 GPU 实现 100% 负载。
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https://medium.com/huggingface/training-larger-batches-practical-tips-on-1-gpu-multi-gpu-distributed-setups-ec88c3e51255
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https://medium.com/@theaccelerators/learn-pytorch-multi-gpu-properly-3eb976c030ee
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https://towardsdatascience.com/how-to-scale-training-on-multiple-gpus-dae1041f49d2
建议 5: 如果你拥有两个及以上的 GPU
建议 9: 如果设计自定义模块和损失——配置并测试他们
通过硬件升级可以更轻松地解决某些瓶颈。
—完—
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