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 1. 第三步:用 @profile 装饰器标记需要检查的函数 在需要...
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 ...
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能力的真实评测。
使用memory_profiler时,可以通过装饰器或命令行的方式查看一个函数的内存变化。 4.2 安装与使用示例 pipinstallmemory-profiler 1. 然后在你的代码中使用: frommemory_profilerimportprofile@profiledeftrain_model():# 模型训练代码...passtrain_model()
profiler_level=torch_npu.profiler.ProfilerLevel.Level2生成 │ ├── kernel_details.csv │ ├── l2_cache.csv // 配置experimental_config的l2_cache=True生成 │ ├── memory_record.csv │ ├── npu_module_mem.csv │ ├── operator_details.csv │ ├── operator_memory.csv │...
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。
然后,我们使用profiler.profile()函数创建一个Profiler上下文,并设置record_shapes=True和profile_memory=True以收集张量形状和内存分配/释放的数据。在Profiler上下文中,我们执行模型推理操作。最后,我们打印Profiler生成的报告,按照CPU时间对事件进行排序。 五、性能分析与优化 通过分析Profiler生成的报告,我们可以找出模型...
withtorch.profiler.profile( schedule=torch.profiler.schedule(wait=1, warmup=4, active=3, repeat=1), on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./resnet18'), record_shapes=True, profile_memory=True, with_stack=True)asprof:forstep, batch_data...