下面是一个简单的使用torch.profiler的例子,展示如何捕获和查看 GPU 计算、带宽等信息。 代码示例 importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.profiler# 定义简单的神经网络模型classSimpleModel(nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.fc=nn.Linear(1024,1024)defforward(self,x)...
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 ...
接下来,定义一个 PyTorch Profiler 实例,以及一个控制标志,用于启用或禁用性能分析。 fromtorchimportprofiler # toggle to enable/disable profiling # 切换以启用/禁用分析 enable_profiler=True ifenable_profiler: prof=profiler.profile( schedule=profiler.schedule(wait=10,warmup=2,active=3,repeat=1), on_tra...
[torch] torch profiler使用示例 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 = Aut...
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 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 = my_func(input...
[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 ...
这可以通过性能分析工具(如PyTorch的Profiler)来完成。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_...
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...