在GPU上使用torch.cuda.set_memory_format()方法设置合适的内存格式,以最大程度地利用GPU的计算和内存性能。 使用torch.Tensor.pinned()方法将Tensor固定在CPU的 pinned memory中,以减少CPU和GPU之间的数据传输开销。 在模型训练过程中,使用梯度累积和梯度检查点等技术来减少GPU显存的使用
在CV领域,两种比较常见的memory format是channels first (NCHW) 和channels last (NHWC)。以前做过的一个项目是优化一个叫Neon的AI框架,这个框架比较小众,它的memory format很特殊,是CHWN,这个格式对training很友好(N = 64, 128, 256 ... )。 Fig-1是CF和CL的一个示意图,假设Tensor 'A'的shape是[2, 3...
PyTorch CPU性能优化(一):Memory Format 和 Channels Last 的性能优化 PyTorch CPU性能优化(二):并行化优化 向量化基础 向量化(Vectorization)就是指一条指令多个数据的技术,是提高CPU性能的另一种常用手段。Vectorization有很多种方法可以实现,比如使用compiler自动向量化,这篇主要介绍通过写intrinsics的方式手动向量化。 in...
CLASStorch.memory_format torch.memory_format 是一个对象,表示在其上分配或将分配 torch.Tensor 的内存格式。 可能的值为: .torch.contiguous_format:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。 步幅由按递减顺序的值表示。 .torch.channels_last:张量正在或将在密集的非重叠内存中分配。步幅由 strides[0] > strid...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的...
memory_format:返回的tensor所需的内存格式,默认是torch.preserve_format 示例: >>>x=torch.randn(2,3)>>>torch.zeros_like(x)tensor([[0., 0., 0.],[0., 0., 0.]]) 7、torch.ones() torch.ones(*size,out=None,dtype=None,layout=torch.strided,device=None,requires_grad=False) ...
torch.zeros_like(input, *, dtype=None, layout=None, device=None, requires_grad=False, memory_format=torch.preserve_format) 根据input 的形状创建全0张量。 python input= torch.empty(2,3)t_z_l = torch.zeros_like(input) 全1张量(torch.ones()、torch.ones_like())和自定义数值张量(torch.full...
importorg.pytorch.MemoryFormat;importjava.io.File;importjava.io.FileOutputStream;importjava.io.IOException;importjava.io.InputStream;importjava.io.OutputStream;importandroidx.appcompat.app.AppCompatActivity;publicclassMainActivityextends AppCompatActivity{@Overrideprotected void onCreate(Bundle savedInstance...
)input_data=torch.randn(10,10).to(device)# 检测模型和数据占用的显存大小model_memory=torch.cuda.memory_allocated(device=device)data_memory=input_data.element_size()*input_data.nelement()print("模型占用显存: {} 字节".format(model_memory))print("数据占用显存: {} 字节".format(data_memory))...
原始4D NCHW张量在内存中按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。转换之后,x = x.to(memory_format=torch.channels_last),数据在内存中被重组为NHWC (channels_last格式)。你可以看到RGB层的每个像素更近了。据报道,这种NHWC格式与FP16的AMP一起使用可以获得8%到35%的加速。