在这个示例中,我们使用 PyTorch Profiler 来收集训练过程中的性能数据,并使用 torch.profiler.tensorboard_trace_handler 将数据导出到 TensorBoard。然后,你可以通过运行以下命令来启动 TensorBoard 并查看性能数据: bash tensorboard --logdir=runs 打开浏览器并访问 http://localhost:6006,你将看到 TensorBoard 的界面,...
这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vsco...
with profiler.record_function("transformer_layer:encoder_attention"): data = self.encoder_attention(**data, **encoder_data)查看PyTorch Traces收集完信息后,tensorboard显示是这样的。训练的过程一般包括:数据加载、前向传播、反向传播。反向...
这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验,我使用的时候也是按照这个教程来来的,有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件,然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在...
profiler.record_function("transformer_forward"): output = model(src, tgt) prof.step() print(prof.key_averages().table(sort_by="cpu_time_total")) 参考示例代码如上。 踩坑 一定要记得安装 pytorch tensorboard 增强包 pip install torch_tb_profiler。 成功运行后输出如下所示 $ tensorboard --...
可以在 TensorBoard 的 PROJECTOR 板块看到记录的嵌入数据: 其他数据 add_audio(tag, snd_tensor, global_step):记录音频数据 add_text(tag, text_string, global_step):记录文本数据,如文本训练数据 查看数据 安装依赖: pip install tensorboard torch-tb-profiler Web UI 命令行启动: tensorboard --logdir=runs...
activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./logs'), ) as prof: train(args) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 然后就可以启动tensorboard查看分析轨迹。如果这一步有问题,请查看是否安装了torch-tb-profiler。
在我们的第一篇文章中,我们演示了如何使用 PyTorch Profiler TensorBoard 插件的不同视图来识别性能问题,并回顾了一些用于加速训练的流行技术。在第二篇文章中,我们展示了如何使用 TensorBoard 插件 Trace View 来识别张量何时从 CPU 复制到 GPU 以及返回。这种数据移动——可能会导致同步点并大大降低训练速度——通常...
4、云存储支持:Tensorboard 插件现在可以从Azure Blob Storage、Amazon S3和Google Cloud Platform 读取解析数据。 5、跳转源代码:该功能支持堆栈跟踪信息可视化,并可以直接跳转至源代码。这有助于你根据分析结果快速优化和迭代代码。 PyTorch Profiler Colab 传送门 ...
with profiler.record_function("transformer_layer:encoder_attention"): data = self.encoder_attention(**data, **encoder_data) 查看PyTorch Traces 收集完信息后,tensorboard显示是这样的 训练的过程一般包括:数据加载、前向传播、反向传播 反向传播由PyTorch在一个单独的线程中处理(上图中的线程16893),因此很容易...