record_function("MASK INDICES"): threshold = out.sum(axis=1).mean() hi_idx = (mask > threshold).nonzero(as_tuple=True) return out, hi_idx 6.2.4 torch.narrow:选取下标在 start 到 start + length 长度的元素 torch.narrow(input, dim, start, length)→ Tensor...
和以前一样,我们使用 torch.profiler.record_function 来识别有问题的代码行。在本例中,它是断言调用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def weighted_nll(pred, target, weight): with torch.profiler.record_function('assert'): assert target.max() < 10 with torch.profiler.record_...
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...
可以使用 record_function 上下文管理器标记任意用户指定的代码范围。例如,以下代码将 "model_forward" 标记为一个label: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 with profile(record_shapes=True) as prof: # record_shapes indicates whether to record shapes of the operator inputs. with record_...
在上面的代码中,我们首先导入了torch.autograd.profiler模块,然后使用profiler.record_function()函数来创建一个名为’model’的记录函数。接下来,我们将这个记录函数作为模型的一部分进行训练,Profile工具会自动记录各个操作的时间消耗。在训练结束后,我们可以使用profiler.profile()函数来查看各个操作的详细信息: profiler....
item()) with record_function("## optimizer ##"): optimizer.step() optimizer.zero_grad(set_to_none=True) if __name__ == "__main__": # warm-up: train(1) # run: train(5) 运行后此代码生成了两个html文件,一个由warm up产生,另一个由run产生。打开后生成的html文件(直接用浏览器打开...
RECORD_FUNCTION( kDistAutogradBackwardProfilingKey, std::vector<c10::IValue>()); try { DistEngine::getInstance().execute(context_id, roots, retain_graph); } catch (std::exception& e) { // FIXME: crashes if exception type is not RuntimeError ...
record_function(self._profile_name): if self._sampler_iter is None: # TODO(https://github.com/pytorch/pytorch/issues/76750) self._reset() # type: ignore[call-arg] data = self._next_data() self._num_yielded += 1 if self._dataset_kind == _DatasetKind.Iterable and \ self._...
self._num_yielded =0self._profile_name ="enumerate(DataLoader)#{}.__next__".format(self.__class__.__name__)def__next__(self) ->Any:withtorch.autograd.profiler.record_function(self._profile_name):ifself._sampler_iterisNone: self._reset() ...
RECORD_FUNCTION( kDistAutogradBackwardProfilingKey, std::vector<c10::IValue>()); try { DistEngine::getInstance().execute(context_id, roots, retain_graph); } catch (std::exception& e) { throw std::runtime_error(e.what()); } }