🎯 优化是深度学习模型训练中的关键环节，合理配置参数和策略能显著提升性能。以下为常见优化方法与工具推荐：
1. 学习率调整策略
📉 学习率控制模型收敛速度，推荐使用以下方法：
- 余弦退火：动态调整学习率，避免震荡
- 分段衰减：根据训练轮次设置不同学习率
- 自适应学习率：如AdamW、RMSProp等优化器
🔗 扩展阅读：PyTorch官方学习率教程
2. 分布式训练加速
⚡ 多GPU/多节点训练 可通过以下方式实现：
- 使用
torch.distributed模块 - 配合
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel - 分布式数据加载（
DistributedSampler）
3. 内存优化技巧
🧠 避免OOM（内存溢出） 的关键方法：
- 使用混合精度训练（
torch.cuda.amp） - 梯度累积（Gradient Accumulation）
- 引擎释放（
torch.cuda.empty_cache()）
4. 高级优化工具
🛠 推荐使用以下工具提升效率：
- PyTorch Profiler：性能分析与调优
torch.utils.checkpoint：内存换时间的计算图切片- 自定义优化器（如LAMB、Lookahead）
5. 优化器选择与配置
⚙️ 常见优化器对比：
| 优化器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SGD | 简单高效 | 大规模数据集 |
| Adam | 自适应学习率 | 深层网络 |
| LARS | 适合分布式训练 | 多GPU场景 |
📌 提示：优化需结合具体任务调整，建议从简单策略开始验证效果！