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vscode里面查看可视化Profile结果了。
TensorBoard是TensorFlow的一个可视化工具,但也可以与PyTorch集成,用于展示PyTorch Profiler生成的性能数据。通过TensorBoard,开发者可以直观地查看GPU Kernel、PyTorch Op、Trace Timeline等分析结果,进而进行性能优化。 3. 如何使用PyTorch Profiler TensorBoard插件 使用PyTorch Profiler TensorBoard插件,通常包括以下步骤: 安装插...
如何使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件 Trace View 来识别它们，以及以最小化此...
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 --...
与张量副本的情况一样,这些可能会导致训练步骤停滞并大大减慢训练的整体时间。我们将演示此类事件的存在、如何使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件 Trace View 来识别它们,以及以最小化此类同步事件的方式构建模型的潜在性能优势。 与我们之前的文章一样,我们将定义一个玩具 PyTorch 模型,然后迭代...
与张量副本的情况一样,这些可能会导致训练步骤停滞并大大减慢训练的整体时间。我们将演示此类事件的存在、如何使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件 Trace View 来识别它们,以及以最小化此类同步事件的方式构建模型的潜在性能优势。 与我们之前的文章一样,我们将定义一个玩具 PyTorch 模型,然后迭代...
在这篇文章中,我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题:模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难,并且通常需要使用专用的性能分析器。在这篇文章中,我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。
安装PyTorch 分析器 TensorBoard 插件。 pip install torch_tb_profiler 启动TensorBoard。 tensorboard --logdir=./log 在Google Chrome 浏览器或 Microsoft Edge 浏览器中打开 TensorBoard 配置文件 URL(不支持 Safari)。 http://localhost:6006/#pytorch_profiler ...
PyTorch Profiler Tensorboard 插件具有以下新功能: 带有NCCL 通信概览的分布式培训摘要视图 跟踪视图和 GPU 操作员视图中的 GPU 利用率和 SM 效率 内存分析视图 从Microsoft VSCode 启动时跳转到源代码 能够从云对象存储系统中进行负载跟踪 本次pytorch团队还发布了pytorch库的更新 ...
在这篇文章[1]中，我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别...