【benchmark】三行代码解决你训练速度慢的问题

简介: 【benchmark】三行代码解决你训练速度慢的问题

前言

  在机器学习领域,GPU加速是一个非常重要的概念。而cudnn.benchmark = True这个小小的设置,却可以让GPU的性能提升数倍!这个是最近在逛GITHUB时候发现的一个好用的trick,希望能帮助到大家。

原理

  cudnn.benchmark = True是一个针对深度学习框架的GPU加速设置。它的原理是在网络训练的过程中,根据当前的输入数据动态地选择最优的卷积算法,从而达到最优的GPU加速效果。

  一般情况下,深度学习框架会默认使用一些预定义的卷积算法来加速网络的训练。但是,这些算法并不一定是最优的,因为它们是针对特定的硬件和数据集进行优化的。而cudnn.benchmark = True则会在每次训练时重新评估算法的性能,选择最优的卷积算法来进行加速。

  这个设置的效果非常显著,尤其是在深度神经网络的训练中。通过动态地选择最优的卷积算法,cudnn.benchmark = True可以大大减少GPU的负担,加速网络的训练过程。同时,它还可以避免一些可能出现的错误,比如算法不兼容或者不支持某些操作等问题。

实操

  相信大家对如下代码都不陌生:

ini

复制代码

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

更改为:

ini

复制代码

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device('cuda')
    torch.backends.cudnn.benchmark = True
else:
    device = torch.device('cpu')

对!你没有看错,这个改进就是这么风骚,就是这么简单。

注意事项

在使用cudnn.benchmark = True时,需要注意以下几点:

  1. 仅在确定网络结构后使用:cudnn.benchmark = True的设置需要在确定网络结构后使用,否则可能会导致不必要的开销。因为在网络结构不确定的情况下,cudnn.benchmark = True需要花费更多的时间来评估最优的卷积算法。
  2. 对于小数据集可能不适用:cudnn.benchmark = True的优化是基于大数据集的,因此在小数据集上可能会出现性能下降的情况。
  3. 不同的硬件可能会有不同的结果:cudnn.benchmark = True的优化是根据特定的硬件进行的,因此在不同的硬件上可能会有不同的结果。
  4. 可能会导致不稳定性:cudnn.benchmark = True可能会导致训练的不稳定性,因为它会动态地选择算法,可能会导致一些不稳定的情况出现。


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