self).__init__()self.fc=nn.Linear(1024,1024)defforward(self,x):returnself.fc(x)# 实例化模型和输入model=SimpleModel().cuda()inputs=torch.randn(64,1024).cuda()# 使用 torch.profiler 捕获性能数据withtorch.profiler.profile(activities=[torch....
首先, 在使用中可以看到torch.autograd.profiler.profile工具和torch.profiler.profile两种, 前者属于legacy的工具版本,后者则是官方更为推荐的较新版本。后面说的profile工具均是torch.profiler.profile。 kineto libkineto.so是支持profile工具的重要后端, Kineto 的主要功能包括: 捕获性能跟踪数据:采集训练和推理过程中 ...
为了演示我们将更进一步,使用torch.profiler.record_function工具来识别确切的违规代码行。 使用record_function进行分析 为了查明同步事件的确切来源,我们扩展了 MeanMetric 类,并使用record_function上下文块覆盖了update方法。这种方法允许我们分析方法中的各个操作,并识别性能瓶颈。 classProfileMeanMetric(MeanMetric): def...
今天需要使用profiler来分析LLM的性能,所以特地的尝试了一下,我这里把示例代码分享给搭建,希望大家编程顺利: import time import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModel import torch.profiler as profiler model_name_or_path = 'THUDM/chatglm-6b' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_...
Profiler的使用非常简单,只需要在运行模型之前启用Profiler即可。启用Profiler的方法是在PyTorch的命令行参数中添加--profiler选项。例如,在命令行中输入以下命令即可启用Profiler: python train.py--profiler 启用Profiler后,模型的训练过程将被记录下来,包括每个操作的时间和资源使用情况。在训练结束后,我们可以使用Tensorboard...
torch profiler 写法torch profiler写法 以下是使用torch profiler的基本写法示例: ```python import torch from torch.autograd import profiler def my_func(x): return x * x #创建一个输入tensor input_tensor = torch.randn(2, 2) #开始profile with profiler.profile() as prof: #运行代码 output_tensor...
[transformers]在trainer中使用torch.profiler.profile 今天需要在transformers的trainer的API中使用profile,然后分析模型的性能,但是trainer的封装度比较高,不太好修改,其实可以使用callback的方式完成profile的性能监控。 class MyCallback(TrainerCallback): "A callback that prints a message at the beginning of ...
以下是一个简单的Profiler使用示例: python import torch import torch.profiler # 假设model是你的PyTorch模型,input_tensor是模型的输入张量 with torch.profiler.profile( schedule=torch.profiler.schedule( wait=1, warmup=1, active=3, repeat=1 ), on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('...
PrivateUse1支持设备在Eager模式下的基本的运行和接入，但并不能完善支持PyTorch的一些特性。比如Profiler模块，初期仅支持GPU后端，不支持外部自定义后端，基于PrivateUse1注册的设备后端无法使用PyTorch原生的Profiler。PrivateUse1路径的限制给开发者带来了更多挑战，使他们在进行设备集成时面临更多障碍，影响了整体使用体验...
torch.autograd.profiler需要算子接入torch.autograd才能被正常 profile,如profile.py中,我把customs.softmax用一个继承自torch.autograd.Function的类包装起来调用。如果直接调用 `customs.softmax`,则算子的运算将被忽略。 错误使用案例如下: print("="*60,"Custom Softmax","="*60)withtorch.autograd.profiler.prof...