В этом блоге мы сосредоточимся на способах увеличения использования графического процессора в PyTorch.
Как увеличить использование графического процессора в PyTorch?
Существует несколько методов, которые можно использовать для увеличения использования графического процессора и обеспечения использования лучших аппаратных ресурсов для обработки сложных моделей машинного обучения. Эта тактика предполагает редактирование кода и использование функций PyTorch. Некоторые важные советы и рекомендации перечислены ниже:
- Загрузка данных и размеров пакетов
- Меньше зависимых от памяти моделей
- PyTorch Молния
- Настройте параметры времени выполнения в Google Colab
- Очистить кэш для оптимизации
Загрузка данных и размеров пакетов
« Загрузчик данных » в PyTorch используется для определения характеристик данных, которые будут загружаться в процессор при каждом прямом проходе модели глубокого обучения. Более крупный» размер партии » данных потребует большей вычислительной мощности и увеличит использование доступного графического процессора.
Синтаксис назначения загрузчика данных с определенным размером пакета в PyTorch пользовательской переменной приведен ниже:
Увеличение_GPU_Utilization = Загрузчик данных ( размер партии '=' 32 )
Меньше зависимых от памяти моделей
Каждая модель архитектуры требует разного объема Память », чтобы работать на оптимальном уровне. Модели, которые эффективно используют меньше памяти в единицу времени, способны работать с размерами пакетов, которые намного больше, чем у других.
PyTorch Молния
PyTorch имеет уменьшенную версию, которая « PyTorch Молния ». Он оптимизирован для молниеносной производительности, как видно из его названия. Lightning по умолчанию использует графические процессоры и обеспечивает гораздо более быструю обработку моделей машинного обучения. Основным преимуществом Lightning является отсутствие необходимости в шаблонном коде, который может затруднить обработку.
Импортируйте необходимые библиотеки в проект PyTorch, используя синтаксис, приведенный ниже:
! установка горелки
! pip установить Pytorch - молния
Импортировать факел
Импортировать pytorch_lightning
Настройте параметры времени выполнения в Google Colab
Google Colaboratory — это облачная среда разработки, которая предоставляет пользователям бесплатный доступ к графическому процессору для разработки моделей PyTorch. По умолчанию проекты Colab выполняются на процессоре, но настройки можно изменить.
Откройте блокнот Colab, перейдите в раздел « Время выполнения » в строке меню и прокрутите вниз до пункта « Изменение настроек времени выполнения »:
Затем выберите «ГПУ Т4» вариант и нажмите « Сохранять », чтобы применить изменения для использования графического процессора:
Очистить кэш для оптимизации
PyTorch позволяет пользователям очищать кеш памяти, чтобы освободить место для запуска новых процессов. « Кэш » хранит данные и информацию о запущенных моделях, что позволяет сэкономить время, которое будет потрачено на перезагрузку этих моделей. Очистка кэша предоставляет пользователям больше места для запуска новых моделей.
Команда очистки кэша графического процессора приведена ниже:
факел. другой . пустой_кэш ( )
Эти советы используются для оптимизации работы моделей машинного обучения с графическими процессорами в PyTorch.
Профессиональный совет
Google Colab позволяет своим пользователям получать доступ к сведениям об использовании графического процессора с помощью « нвидия », чтобы получить информацию о том, где используются аппаратные ресурсы. Команда для отображения сведений об использовании графического процессора приведена ниже:
! нвидия - СМИ
Успех! Мы только что продемонстрировали несколько способов увеличения использования графического процессора в PyTorch.
Заключение
Увеличьте использование графического процессора в PyTorch, удалив кэш, используя PyTorch Lightning, настроив параметры времени выполнения, используя эффективные модели и оптимальные размеры пакетов. Эти методы имеют большое значение для обеспечения максимальной эффективности моделей глубокого обучения и возможности делать обоснованные выводы и заключения на основе имеющихся данных. Мы продемонстрировали методы увеличения использования графического процессора.