PyTorch 常用代码段整理合集

原文链接： http://lamda.nju.edu.cn/zhangh/

PyTorch 常用代码段整理合集

来源：知乎

作者：张皓

众所周知，程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料，其中大部分是代码段。然而，这项工作常常令人心累身疲，耗费大量时间。所以，今天小编转载了知乎上的一篇文章，介绍了一些常用 PyTorch 代码段，希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助！

本文代码基于 PyTorch 1.0 版本，需要用到以下包

[code]

import collections

import os

import shutil

import tqdm

import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision

[/code]

基础配置

检查 PyTorch 版本

**
**

[code]

torch.version              # PyTorch version

torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version

torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version

torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type

[/code]

更新 PyTorch

PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/ 目录下。

[code]

conda update pytorch torchvision -c pytorch

[/code]

固定随机种子

[code]

 torch.manual_seed(0)

torch.cuda.manual_seed_all(0)

[/code]

指定程序运行在特定 GPU 卡上

在命令行指定环境变量

[code]

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py

[/code]

或在代码中指定

[code]

os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’

[/code]

判断是否有 CUDA 支持

[code]

torch.cuda.is_available()

[/code]

设置为 cuDNN benchmark 模式

Benchmark 模式会提升计算速度，但是由于计算中有随机性，每次网络前馈结果略有差异。

[code]

torch.backends.cudnn.benchmark = True

[/code]

如果想要避免这种结果波动，设置

[code]

torch.backends.cudnn.deterministic = True

[/code]

清除 GPU 存储

有时 Control-C 中止运行后 GPU 存储没有及时释放，需要手动清空。在 PyTorch 内部可以

[code]

torch.cuda.empty_cache()

[/code]

或在命令行可以先使用 ps 找到程序的 PID，再使用 kill 结束该进程

[code]

ps aux | grep pythonkill -9 [pid]

[/code]

或者直接重置没有被清空的 GPU

[code]

nvidia-smi --gpu-reset -i [gpu_id]

[/code]

张量处理

张量基本信息

[code]

tensor. type()   # Data type

tensor.size()   # Shape of the tensor. It is a subclass of Python tuple

tensor.dim()    # Number of dimensions.

[/code]

数据类型转换

[code]

 # Set default tensor type. Float in PyTorch is much faster than double.

torch.set_default_tensor_type(torch.FloatTensor)

Type convertions.

tensor = tensor.cuda()
tensor = tensor.cpu()
tensor = tensor.float()
tensor = tensor.long()

[/code]

torch.Tensor 与 np.ndarray 转换

[code]

 # torch.Tensor -> np.ndarray.

ndarray = tensor.cpu().numpy()

np.ndarray -> torch.Tensor.

tensor = torch.from_numpy(ndarray).float()
tensor = torch.from_numpy(ndarray.copy()).float() # If ndarray has negative stride

[/code]

torch.Tensor 与 PIL.Image 转换

PyTorch 中的张量默认采用 N×D×H×W 的顺序，并且数据范围在 [0, 1]，需要进行转置和规范化。

[code]

# torch.Tensor -> PIL.Image.

image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor * 255, min=0, max=255

).byte().permute(1, 2, 0).cpu().numpy())

image = torchvision.transforms.functional.to_pil_image(tensor)  # Equivalently way

PIL.Image -> torch.Tensor.

tensor = torch.from_numpy(np.asarray(PIL.Image.open(path))
).permute(2, 0, 1).float() / 255
tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(PIL.Image.open(path)) # Equivalently way

[/code]

np.ndarray 与 PIL.Image 转换

[code]

 # np.ndarray -> PIL.Image.

image = PIL.Image.fromarray(ndarray.astypde(np.uint8))

PIL.Image -> np.ndarray.

ndarray = np.asarray(PIL.Image.open(path))

[/code]

从只包含一个元素的张量中提取值

这在训练时统计 loss 的变化过程中特别有用。否则这将累积计算图，使 GPU 存储占用量越来越大。

[code]

value = tensor.item()

[/code]

张量形变

张量形变常常需要用于将卷积层特征输入全连接层的情形。相比 torch.view，torch.reshape 可以自动处理输入张量不连续的情况。

[code]

tensor = torch.reshape(tensor, shape)

[/code]

打乱顺序

[code]

tensor = tensor[torch.randperm(tensor.size(0))]   # Shuffle the first dimension

[/code]

水平翻转

PyTorch 不支持 tensor[::-1] 这样的负步长操作，水平翻转可以用张量索引实现。

[code]

# Assume tensor has shape NDHW.tensor = tensor[:, :, :, torch.arange(tensor.size(3) - 1, -1, -1).long()]

[/code]

复制张量

有三种复制的方式，对应不同的需求。

[code]

# Operation                 |  New/Shared memory | Still in computation graph |

tensor.clone()            # |        New         |          Yes               |

tensor.detach()           # |      Shared        |          No                |

tensor.detach.clone()()   # |        New         |          No                |

[/code]

拼接张量

注意 torch.cat 和 torch.stack 的区别在于 torch.cat 沿着给定的维度拼接，而 torch.stack
会新增一维。例如当参数是 3 个 10×5 的张量，torch.cat 的结果是 30×5 的张量，而 torch.stack 的结果是 3×10×5
的张量。

[code]

tensor = torch.cat(list_of_tensors, dim=0)

tensor = torch.stack(list_of_tensors, dim=0)

[/code]

将整数标记转换成独热（one-hot）编码

PyTorch 中的标记默认从 0 开始。

[code]

N = tensor.size(0)

one_hot = torch.zeros(N, num_classes).long()

one_hot.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(tensor, dim=1), hide=torch.ones(N, num_classes).long())

[/code]

得到非零 / 零元素

[code]

torch.nonzero(tensor)               #  Index of non-zero elements

torch.nonzero(tensor == 0)          # Index of zero elements

torch.nonzero(tensor).size(0)       # Number of non-zero elements

torch.nonzero(tensor == 0).size(0)  # Number of zero elements

[/code]

张量扩展

[code]

#  Expand tensor of shape 64512 to shape 6451277.

torch.reshape(tensor, (64, 512, 1, 1)).expand(64, 512, 7, 7)

[/code]

矩阵乘法

[code]

 # Matrix multiplication: (mn) * (np) -> (mp).

result = torch.mm(tensor1, tensor2)

Batch matrix multiplication: (bmn) * (bnp) -> (bmp).

result = torch.bmm(tensor1, tensor2)

Element-wise multiplication.

result = tensor1 * tensor2

[/code]

计算两组数据之间的两两欧式距离

[code]

 # X1 is of shape m*d.

X1 = torch.unsqueeze(X1, dim=1).expand(m, n, d)

X2 is of shape n*d.

X2 = torch.unsqueeze(X2, dim=0).expand(m, n, d)

dist is of shape m*n, where dist[i][j] = sqrt(|X1[i, :] - X[j, :]|^2)

dist = torch.sqrt(torch.sum((X1 - X2)**2, dim=2))

[/code]

模型定义

卷积层

最常用的卷积层配置是

[code]

conv = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=True)conv = torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=True)

[/code]

如果卷积层配置比较复杂，不方便计算输出大小时，可以利用如下可视化工具辅助

链接：https://ezyang.github.io/convolution-visualizer/index.html

0GAP （Global average pooling）层

[code]

 gap = torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)

[/code]

双线性汇合（bilinear pooling）

[code]

X = torch.reshape(N, D, H * W)                         # Assume X has shape NDH*W

X = torch.bmm(X, torch.transpose(X, 1, 2)) / (H * W)  # Bilinear pooling

assert X.size() == (N, D, D)

X = torch.reshape(X, (N, D * D))

X = torch.sign(X) * torch.sqrt(torch.abs(X) + 1e-5)   # Signed-sqrt normalization

X = torch.nn.functional.normalize(X)                  # L2 normalization

[/code]

多卡同步 BN （Batch normalization）

当使用 torch.nn.DataParallel 将代码运行在多张 GPU 卡上时，PyTorch 的 BN
层默认操作是各卡上数据独立地计算均值和标准差，同步 BN 使用所有卡上的数据一起计算 BN 层的均值和标准差，缓解了当批量大小（batch
size）比较小时对均值和标准差估计不准的情况，是在目标检测等任务中一个有效的提升性能的技巧。

链接：https://github.com/vacancy/Synchronized-BatchNorm-PyTorch

类似 BN 滑动平均

如果要实现类似 BN 滑动平均的操作，在 forward 函数中要使用原地（inplace）操作给滑动平均赋值。

[code]

class BN(torch.nn.Module)

def__init__(self):

…

self.register_buffer(‘running_mean’, torch.zeros(num_features))
def forward(self, X):  
    ...  
    self.running_mean += momentum * (current - self.running_mean)

[/code]

**
**

计算模型整体参数量

[code]

num_parameters = sum(torch.numel(parameter)  for parameter in model.parameters())

[/code]

类似 Keras 的 model.summary() 输出模型信息

链接：https://github.com/sksq96/pytorch-summary

模型权值初始化

注意 model.modules() 和 model.children() 的区别：model.modules() 会迭代地遍历模型的所有子层，而
model.children() 只会遍历模型下的一层。

[code]

# Common practise for initialization.

for layer in model.modules():

if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d):

torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode=‘fan_out’,

nonlinearity=‘relu’)

if layer.bias is not None:

torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)

elif isinstance(layer, torch.nn.BatchNorm2d):

torch.nn.init.constant_(layer.weight, val=1.0)

torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)

elif isinstance(layer, torch.nn.Linear):

torch.nn.init.xavier_normal_(layer.weight)

if layer.bias is not None:

torch.nn.init.constant_(layer.bias, val=0.0)

Initialization with given tensor.

layer.weight = torch.nn.Parameter(tensor)

[/code]

部分层使用预训练模型

注意如果保存的模型是 torch.nn.DataParallel，则当前的模型也需要是

[code]

model.load_state_dict(torch.load(‘model,pth’), strict=False)

[/code]

将在 GPU 保存的模型加载到 CPU

[code]

model.load_state_dict(torch. load(‘model,pth’, map_location=‘cpu’))

[/code]

**
**

数据准备、特征提取与微调

得到视频数据基本信息

[code]

import cv2

video = cv2.VideoCapture(mp4_path)

height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

num_frames = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))

fps = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FPS))

video.release()

[/code]

TSN 每段（segment）采样一帧视频

[code]

K = self._num_segments

if is_train:

if num_frames > K:

# Random index for each segment.

frame_indices = torch.randint(

high=num_frames // K, size=(K,), dtype=torch.long)

frame_indices += num_frames // K * torch.arange(K)

else:

frame_indices = torch.randint(

high=num_frames, size=(K - num_frames,), dtype=torch.long)

frame_indices = torch.sort(torch.cat((

torch.arange(num_frames), frame_indices)))[0]

else:

if num_frames > K:

# Middle index for each segment.

frame_indices = num_frames / K // 2

frame_indices += num_frames // K * torch.arange(K)

else:

frame_indices = torch.sort(torch.cat((

torch.arange(num_frames), torch.arange(K - num_frames))))[0]

assert frame_indices.size() == (K,)

return [frame_indices[i] for i in range(K)]

[/code]

提取 ImageNet 预训练模型某层的卷积特征

[code]

 # VGG-16 relu5-3 feature.

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features[:-1]

# VGG-16 pool5 feature.  

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True).features

# VGG-16 fc7 feature.  

model = torchvision.models.vgg16(pretrained=True)

model.classifier = torch.nn.Sequential(*list(model.classifier.children())[:-3])

# ResNet GAP feature.  

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

model = torch.nn.Sequential(collections.OrderedDict(

list(model.named_children())[:-1]))

with torch.no_grad():
model.eval()
conv_representation = model(image)

[/code]

提取 ImageNet 预训练模型多层的卷积特征

[code]

 class FeatureExtractor(torch.nn.Module):

“”"Helper class to extract several convolution features from the given  

    pre-trained model.

Attributes:
_model, torch.nn.Module.
_layers_to_extract, list or set

Example:
>>> model = torchvision.models.resnet152(pretrained=True)
>>> model = torch.nn.Sequential(collections.OrderedDict(
list(model.named_children())[:-1]))
>>> conv_representation = FeatureExtractor(
pretrained_model=model,
layers_to_extract={‘layer1’, ‘layer2’, ‘layer3’, ‘layer4’})(image)
“”"
def__init__(self, pretrained_model, layers_to_extract):
torch.nn.Module.init(self)
self.model = pretrained_model
self.model.eval()
self._layers_to_extract = set(layers_to_extract)

def forward(self, x):  
    with torch.no_grad():  
        conv_representation = []  
        for name, layer in self._model.named_children():  
            x = layer(x)  
            if name in self._layers_to_extract:  
                conv_representation.append(x)  
        return conv_representation

[/code]

其他预训练模型

链接：https://github.com/Cadene/pretrained-models.pytorch

微调全连接层

[code]

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

for param in model.parameters():

param.requires_grad = False

model.fc = nn.Linear(512, 100)  # Replace the last fc layer

optimizer = torch.optim.SGD(model.fc.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

[/code]

以较大学习率微调全连接层，较小学习率微调卷积层

[code]

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)

finetuned_parameters = list(map(id, model.fc.parameters()))

conv_parameters = (p for p in model.parameters() if id§ not in finetuned_parameters)

parameters = [{‘params’: conv_parameters, ‘lr’: 1e-3},

{‘params’: model.fc.parameters()}]

optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

[/code]

**
**

模型训练

常用训练和验证数据预处理

其中 ToTensor 操作会将 PIL.Image 或形状为 H×W×D，数值范围为 [0, 255] 的 np.ndarray 转换为形状为
D×H×W，数值范围为 [0.0, 1.0] 的 torch.Tensor。

[code]

train_transform = torchvision.transforms.Compose([

torchvision.transforms.RandomResizedCrop(size=224,

scale=(0.08, 1.0)),

torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),

torchvision.transforms.ToTensor(),

torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406),

std=(0.229, 0.224, 0.225)),

])

val_transform = torchvision.transforms.Compose([

torchvision.transforms.Resize(224),

torchvision.transforms.CenterCrop(224),

torchvision.transforms.ToTensor(),

torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485, 0.456, 0.406),

std=(0.229, 0.224, 0.225)),

])

[/code]

训练基本代码框架

[code]

 for t in epoch(80):

for images, labels in tqdm.tqdm(train_loader, desc=‘Epoch %3d’ % (t + 1)):

images, labels = images.cuda(), labels.cuda()

scores = model(images)

loss = loss_function(scores, labels)

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

[/code]

标记平滑（label smoothing）

[code]

 for images, labels in train_loader:

images, labels = images.cuda(), labels.cuda()

N = labels.size(0)

# C is the number of classes.

smoothed_labels = torch.full(size=(N, C), fill_value=0.1 / (C - 1)).cuda()

smoothed_labels.scatter_(dim=1, index=torch.unsqueeze(labels, dim=1), value=0.9)
score = model(images)  
log_prob = torch.nn.functional.log_softmax(score, dim=1)  
loss = -torch.sum(log_prob * smoothed_labels) / N  
optimizer.zero_grad()  
loss.backward()  
optimizer.step()

[/code]

Mixup

[code]

beta_distribution = torch.distributions.beta.Beta(alpha, alpha)

for images, labels in train_loader:

images, labels = images.cuda(), labels.cuda()
# Mixup images.  
lambda_= beta_distribution.sample([]).item()  
index = torch.randperm(images.size(0)).cuda()  
mixed_images = lambda_* images + (1 - lambda_) * images[index, :]

# Mixup loss.      
scores = model(mixed_images)  
loss = (lambda_* loss_function(scores, labels)   
        + (1 - lambda_) * loss_function(scores, labels[index]))

optimizer.zero_grad()  
loss.backward()  
optimizer.step()

[/code]

---

**

L1 正则化

[code]

l1_regularization = torch.nn.L1Loss(reduction=‘sum’)

loss = …  # Standard cross-entropy loss

for param in model.parameters():

loss += torch.sum(torch.abs(param))

loss.backward()

[/code]

不对偏置项进行 L2 正则化 / 权值衰减（weight decay）

[code]

bias_list = (param  for name, param in model.named_parameters() if name[-4:] == ‘bias’)

others_list = (param for name, param in model.named_parameters() if name[-4:] != ‘bias’)

parameters = [{‘parameters’: bias_list, ‘weight_decay’: 0},

{‘parameters’: others_list}]

optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=1e-2, momentum=0.9, weight_decay=1e-4)

[/code]

梯度裁剪（gradient clipping）

[code]

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20)

[/code]

计算 Softmax 输出的准确率

[code]

 score = model(images)

prediction = torch.argmax(score, dim=1)

num_correct = torch.sum(prediction == labels).item()

accuruacy = num_correct / labels.size(0)

[/code]

可视化模型前馈的计算图

链接：https://github.com/szagoruyko/pytorchviz

可视化学习曲线

**

有 Facebook 自己开发的 Visdom 和 Tensorboard 两个选择。

https://github.com/facebookresearch/visdom

https://github.com/lanpa/tensorboardX

[code]

# Example using Visdom.

vis = visdom.Visdom(env=‘Learning curve’, use_incoming_socket=False)

assert self._visdom.check_connection()

self._visdom.close()

options = collections.namedtuple(‘Options’, [‘loss’, ‘acc’, ‘lr’])(

loss={‘xlabel’: ‘Epoch’, ‘ylabel’: ‘Loss’, ‘showlegend’: True},

acc={‘xlabel’: ‘Epoch’, ‘ylabel’: ‘Accuracy’, ‘showlegend’: True},

lr={‘xlabel’: ‘Epoch’, ‘ylabel’: ‘Learning rate’, ‘showlegend’: True})

for t in epoch(80):
tran(…)
val(…)
vis.line(X=torch.Tensor([t + 1]), Y=torch.Tensor([train_loss]),
name=‘train’, win=‘Loss’, update=‘append’, opts=options.loss)
vis.line(X=torch.Tensor([t + 1]), Y=torch.Tensor([val_loss]),
name=‘val’, win=‘Loss’, update=‘append’, opts=options.loss)
vis.line(X=torch.Tensor([t + 1]), Y=torch.Tensor([train_acc]),
name=‘train’, win=‘Accuracy’, update=‘append’, opts=options.acc)
vis.line(X=torch.Tensor([t + 1]), Y=torch.Tensor([val_acc]),
name=‘val’, win=‘Accuracy’, update=‘append’, opts=options.acc)
vis.line(X=torch.Tensor([t + 1]), Y=torch.Tensor([lr]),
win=‘Learning rate’, update=‘append’, opts=options.lr)

[/code]

得到当前学习率

[code]

#  If there is one global learning rate (which is the common case).

lr = next(iter(optimizer.param_groups))[‘lr’]

If there are multiple learning rates for different layers.

all_lr = []
for param_group in optimizer.param_groups:
all_lr.append(param_group[‘lr’])

[/code]

学习率衰减

[code]

 # Reduce learning rate when validation accuarcy plateau.

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode=‘max’, patience=5, verbose=True)

for t in range(0, 80):

train(…); val(…)

scheduler.step(val_acc)

Cosine annealing learning rate.

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=80)

Reduce learning rate by 10 at given epochs.

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=[50, 70], gamma=0.1)
for t in range(0, 80):
scheduler.step()
train(…); val(…)

Learning rate warmup by 10 epochs.

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lambda t: t / 10)
for t in range(0, 10):
scheduler.step()
train(…); val(…)

[/code]

保存与加载断点

**
**

注意为了能够恢复训练，我们需要同时保存模型和优化器的状态，以及当前的训练轮数。

[code]

# Save checkpoint.

is_best = current_acc > best_acc

best_acc = max(best_acc, current_acc)

checkpoint = {

‘best_acc’: best_acc,

‘epoch’: t + 1,

‘model’: model.state_dict(),

‘optimizer’: optimizer.state_dict(),

}

model_path = os.path.join(‘model’, ‘checkpoint.pth.tar’)

torch.save(checkpoint, model_path)

if is_best:

shutil.copy(‘checkpoint.pth.tar’, model_path)

Load checkpoint.

if resume:
model_path = os.path.join(‘model’, ‘checkpoint.pth.tar’)
assert os.path.isfile(model_path)
checkpoint = torch.load(model_path)
best_acc = checkpoint[‘best_acc’]
start_epoch = checkpoint[‘epoch’]
model.load_state_dict(checkpoint[‘model’])
optimizer.load_state_dict(checkpoint[‘optimizer’])
print(‘Load checkpoint at epoch %d.’ % start_epoch)

[/code]

计算准确率、查准率（precision）、查全率（recall）

[code]

#  data[‘label’] and data[‘prediction’] are groundtruth label and prediction

for each image, respectively.

accuracy = np.mean(data[‘label’] == data[‘prediction’]) * 100

Compute recision and recall for each class.

for c in range(len(num_classes)):
tp = np.dot((data[‘label’] == c).astype(int),
(data[‘prediction’] == c).astype(int))
tp_fp = np.sum(data[‘prediction’] == c)
tp_fn = np.sum(data[‘label’] == c)
precision = tp / tp_fp * 100
recall = tp / tp_fn * 100

[/code]

PyTorch 其他注意事项

模型定义

• 建议有参数的层和汇合（pooling）层使用 torch.nn 模块定义，激活函数直接使用 torch.nn.functional。torch.nn 模块和 torch.nn.functional 的区别在于，torch.nn 模块在计算时底层调用了 torch.nn.functional，但 torch.nn 模块包括该层参数，还可以应对训练和测试两种网络状态。使用 torch.nn.functional 时要注意网络状态，如

[code]

def forward(self, x):

…

x = torch.nn.functional.dropout(x, p=0.5, training=self.training)

[/code]

• model(x) 前用 model.train() 和 model.eval() 切换网络状态。
• 不需要计算梯度的代码块用 with torch.no_grad() 包含起来。model.eval() 和 torch.no_grad() 的区别在于，model.eval() 是将网络切换为测试状态，例如 BN 和随机失活（dropout）在训练和测试阶段使用不同的计算方法。torch.no_grad() 是关闭 PyTorch 张量的自动求导机制，以减少存储使用和加速计算，得到的结果无法进行 loss.backward()。
• torch.nn.CrossEntropyLoss 的输入不需要经过 Softmax。torch.nn.CrossEntropyLoss 等价于 torch.nn.functional.log_softmax + torch.nn.NLLLoss。
• loss.backward() 前用 optimizer.zero_grad() 清除累积梯度。optimizer.zero_grad() 和 model.zero_grad() 效果一样。

PyTorch 性能与调试

**

• torch.utils.data.DataLoader 中尽量设置 pin_memory=True，对特别小的数据集如 MNIST 设置 pin_memory=False 反而更快一些。num_workers 的设置需要在实验中找到最快的取值。
• 用 del 及时删除不用的中间变量，节约 GPU 存储。
• 使用 inplace 操作可节约 GPU 存储，如

[code]

x = torch.nn.functional.relu(x, inplace=True)

[/code]

• 减少 CPU 和 GPU 之间的数据传输。例如如果你想知道一个 epoch 中每个 mini-batch 的 loss 和准确率，先将它们累积在 GPU 中等一个 epoch 结束之后一起传输回 CPU 会比每个 mini-batch 都进行一次 GPU 到 CPU 的传输更快。
• 使用半精度浮点数 half() 会有一定的速度提升，具体效率依赖于 GPU 型号。需要小心数值精度过低带来的稳定性问题。
• 时常使用 assert tensor.size() == (N, D, H, W) 作为调试手段，确保张量维度和你设想中一致。
• 除了标记 y 外，尽量少使用一维张量，使用 n*1 的二维张量代替，可以避免一些意想不到的一维张量计算结果。
• 统计代码各部分耗时

[code]

with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=False) as profile:

…

print(profile)

[/code]

或者在命令行运行

[code]

python -m torch.utils.bottleneck main.py

[/code]

致谢

感谢 @ 些许流年和 @El tnoto 的勘误。由于作者才疏学浅，更兼时间和精力所限，代码中错误之处在所难免，敬请读者批评指正。

参考资料

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• PyTorch 官方代码：pytorch/examples (https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/pytorch/examples)
• PyTorch 论坛：PyTorch Forums (https://link.zhihu.com/?target=https%3A//discuss.pytorch.org/latest%3Forder%3Dviews)
• PyTorch 文档：http://pytorch.org/docs/stable/index.html (https://link.zhihu.com/?target=http%3A//pytorch.org/docs/stable/index.html)
• 其他基于 PyTorch 的公开实现代码，无法一一列举________

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张皓：南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。个人主页：http://lamda.nju.edu.cn/zhangh/

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原知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847?

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