混合精度训练:将模型参数存储在低精度的数据类型上,例如将浮点数存储为半精度浮点数(half),可以减少内存占用,提高GPU利用率。 多GPU并行训练:如果有多个GPU可以使用,可以尝试使用PyTorch的DataParallel或DistributedDataParallel来实现模型在多个GPU上并行计算,从而提高GPU利用率。 Profiler分析:使用PyTorch的Profiler工具对训练...
通过这种方式,我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 另外一种方式,使用.to(device)的方式,将cpu的数据切换到gpu,如下: #配置参数:config.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') data = data.to(config.device) 1. 2. 2.对数据...