PyTorch 基准测试指南 📊

概述

基准测试是评估模型性能的关键步骤，以下为PyTorch中常用方法：

• 使用torch.utils.benchmark工具
  PyTorch自带的基准模块支持快速性能分析

  

• 第三方工具推荐

  • TensorBoard 📈
  • PyTorch-Bench ⚙️
  • Benchmarking_Tool 📚（本站扩展阅读）

性能优化技巧

1. 混合精度训练

   使用`torch.cuda.amp`加速计算

2. 数据加载优化

   • 预加载数据：prefetch_factor=2
   • 使用num_workers多线程处理
   

3. GPU加速配置
   确保使用CUDA和cuDNN最新版本

   

常见问题

• 如何选择合适的基准测试工具？
  参考 Benchmarking_Tool 获取详细对比

• 如何避免测试结果偏差？

  • 固定随机种子：torch.manual_seed(42)
  • 使用独立测试集
  

扩展学习

• PyTorch官方性能文档 📘
• 深度学习基准测试实践 ⏱️
• 优化技巧汇总 📝