使用torch.Tensor.view()或torch.Tensor.reshape()方法重新调整Tensor的形状,以适应不同的内存格式需求。 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...
Memory Format:Logical Order 和 Physical Order Channels First 和 Channels Last 通过strides访问数据 Conv2d中存Memory Format的传递 范例:MaxPool2d 特例I:Upsampling Kernel (CF) 的优化 特例II: VGGM 中 AvgPool3d 的优化 本篇是关于PyTorch CPU性能优化相关的简单入门教程的第一篇。 另外三篇: 马鸣飞:PyTorc...
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...
print(x.stride()) # (3072, 1024, 32, 1)# Convert the tensor to NHWC in memory x2 = x.to(memory_format=torch.channels_last) print(x2.shape)# (10, 3, 32, 32) as dimensions order preserved print(x2.stride())# (3072, 1, 96, 3)...
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。
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。
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...
memory_format:类型为torch.memory_format,表示此模块中 4D 参数和缓冲区所需的内存格式。 下面的代码展示了将 CPU 上的模型移动到 GPU 上,其他类型可以自己随便写一下代码。 class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() ...
一、contiguous() Pytorch官方文档 contiguous(memory_format=torch.contiguous_format) → Tensor Returns a contiguous in memory tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is already in the specified memory format, this function returns the self tensor. ...
.clone(memory_format=torch.contiguous_format) )# Use try/except 避免意外来回滚# 计算compute_mask 并register_forward_pre_hooktry:# 依据importance_scores来compute_maskmask = method.compute_mask(importance_scores, default_mask=default_mask)# 保存 mask to `module[name + '_mask']` 缓存module.regis...