enable_profiler = True if enable_profiler: prof = profiler.profile( schedule=profiler.schedule(wait=10, warmup=2, active=3, repeat=1), on_trace_ready=profiler.tensorboard_trace_handler("./logs/"), profile_memory=True, with_stack=True ) prof.start() 最后定义一个标准的训练步骤: model.trai...
Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profile_memory,一般情况下我们只需要这两个选项,因为启用的选项越少,开销就越小。如果只想要分析CUDA内核执行时间,那么关闭CPU分析和所有其他功能也是可以的。因为在这种模式下,我们可以理解为显卡...
Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profile_memory,一般情况下我们只需要这两个选项,因为启用的选项越少,开销就越小。 如果只想要分析CUDA内核执行时间,那么关闭CPU分析和所有其他功能也是可以的。因为在这种模式下,我们可以理解为显卡能力的真实评测。 为了方便分析,我们可以为每一步操作指定名称,例如 ...
Profiler有很多不同的选项,但最重要的是activities和profile_memory,一般情况下我们只需要这两个选项,因为启用的选项越少,开销就越小。 如果只想要分析CUDA内核执行时间,那么关闭CPU分析和所有其他功能也是可以的。因为在这种模式下,我们可以理解为显卡能力的真实评测。 为了方便分析,我们可以为每一步操作指定名称,例如 ...
enable_profiler=True ifenable_profiler: prof=profiler.profile( schedule=profiler.schedule(wait=10, warmup=2, active=3, repeat=1), on_trace_ready=profiler.tensorboard_trace_handler("./logs/"), profile_memory=True, with_stack=True )
第一步:安装 memory_profiler 包 在开始之前,我们需要先安装 memory_profiler 包。可以使用以下命令来安装: pipinstallmemory_profiler 1. 第二步:导入 memory_profiler 在脚本的开头,导入 memory_profiler 包,以便可以使用它的功能。 importmemory_profiler ...
通过向 PyTorch Profiler传递 profile_memory=True,我们启用了内存分析功能,该功能记录在模型OP的执行过程中分配(或释放)的模型张量所使用的内存量。例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 with profile(activities=[ProfilerActivity.CUDA], profile_memory=True, record_shapes=True) as prof: mo...
(end-start)*1000)) #with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=False, record_shapes=False, profile_memory=False) as prof: with torch.autograd.profiler.profile(enabled=True, use_cuda=True, record_shapes=False, profile_memory=False) as prof: outputs = model(dump_input) print...
Ascend PyTorch Profiler接口将框架侧的数据与CANN Profling的数据关联整合,形成trace、kernel以及memory等性能数据文件。各文件详细说明如下文所示。 FRAMEWORK为框架侧的性能原始数据,无需关注;PROF目录下为CANN Profling采集的性能数据,主要保存在mindstudio_profiler_output目录下,数据介绍请参见性能数据文件参考...
在PyTorch 的最新版本中,Profiler 工具进行了重大更新。Profiler v1.9 提供了五个新的功能,包括分布式训练视图、内存视图、GPU 应用可视化、云存储支持和跳转源代码。这些新功能可以帮助用户更好地理解和优化代码,提高训练速度,避免内存溢出问题,以及方便地查看源代码。首先,分布式训练视图是一个非常有用的功能。当你在...