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...
在上述脚本中,我们使用 torch.profiler.profile 上下文管理器来包裹训练循环,并使用 torch.profiler.tensorboard_trace_handler 将结果保存到指定的日志目录中。然后,你可以通过运行 tensorboard --logdir=./log 来启动 TensorBoard 并查看性能分析结果。 4. 安装方法的优缺点 ...
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 --...
使用Tensorboard查看分析报告。 执行以下命令安装PyTorch Profiler Tensorboard Plugin并在本地启动Tensorboard。 pip install torch_tb_profiler tensorboard --logdir ./logs --port 6006 在浏览器地址栏输入localhost:6006查看Tensorboard分析结果。 使用Tensorboard可以查看GPU Kernel、PyTorch Op、Trace Timeline等分析结果,进...
🐛 Describe the bug The following code: import torch from torch.profiler import ProfilerActivity, profile, record_function, tensorboard_trace_handler DEVICE = "cuda:1" def main(): t = torch.rand(10, 10).to(DEVICE) for _ in range(100): t =...
接下来演示如何使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 插件来识别和修复数据加载器中的瓶颈。 如果仔细观察,你会发现优化后的GPU利用率为40.46%。现在没有办法粉饰这一点:这些结果绝对是糟糕的,应该让你彻夜难眠。正如我们过去所扩展的,GPU 是我们训练机器中最昂贵的资源,我们的目标应该是最大化其利用率。 40.46% ...
For microsoft/vscode-jupyter#318 The PyTorch profiler team just published https://pypi.org/project/torch-tb-profiler/ which is a TensorBoard plugin for visualizing PyTorch profiler logs. Install it...
//文件名很重要torch::autograd::profiler::RecordProfile guard("gemfield/gemfield.pt.trace.json"); 1. 写出的文件可以使用tensorboard打开: gemfield@ThinkPad-X1C:~$ tensorboard --logdir gemfieldTensorFlow installation not found - running with reduced feature set.I0409 21:30:59.472155 140264193779264 plugi...
给出了nccl的某个版本（例如，2.10.3）修复方法是删除nccl：
(wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1), on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log/add'), activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], with_stack=True, with_modules=True, record_shapes=True) as prof: with record_function("---torch.add---"): # prof...