pytorch如何将训练提速？
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????
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入门pytorch似乎不慢，写好dataloader和model就可以跑起来了，然而把模型搭好用起来时，却往往发觉自己的程序运行效率并不高，GPU使用率宛如舞动的妖精...忽高忽低，影响模型迭代不说，占着显存还浪费人家的计算资源hh 我最近就是遇到这个困难，花了一些精力给模型提速，这里总结一下（有些描述可能并不准确，但至少这些point可以借鉴hh，不妥之处恳请大家指正/补充啦）
dataloader方面：
DataLoader的参数中，
num_workers与batch_size调到合适值，并非越大越快（注意后者也影响模型性能）
eval/test时shuffle=False
内存够大的情况下，dataloader的pin_memory设为True，并用data_prefetcher技巧（方法）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80695364
把不怎么会更改的预处理提前做好 保存到硬盘上，不要放dataloader里做，尤其对图像视频的操作
减少IO操作，服务器如果是hdd根本架不住多人对磁盘的折磨，曾经几个小伙伴把服务器弄得卡到无法login...可先多线程把数据放到内存，不太会的话可以先用个dataloader专门把数据先读到list中（即内存），然后把这个list作为每次取数据的池。还可以用tmpfs把内存当硬盘，不过需要权限
prefetch_generator（方法）让读数据的worker能在运算时预读数据，而默认是数据清空时才读
model方面：
用float16代替默认的float32运算（方法参考，搜索"fp16"可以看到需要修改之处，包括model、optimizer、backward、learning rate）
优化器以及对应参数的选择，如learning rate，不过它对性能的影响似乎更重要【占坑】
少用循环，多用向量化操作
经典操作尽量用别人优化好的库，别自己写（想自己实现锻炼能力除外）
数据很多时少用append，虽然使用很方便，不过它每次都会重新分配空间？所以数据很大的话，光一次append就要几秒（测过），可以先分配好整个容器大小，每次用索引去修改内容，这样一步只要0.0x秒
固定对模型影响不大的部分参数，还能节约显存，可以用detach()切断反向传播，注意若仅仅给变量设置required_grad=False 还是会计算梯度的
eval/test的时候，加上model.eval()和torch.no_grad()，前者固定batch-normalization和dropout 但是会影响性能，后者关闭autograd
提高程序并行度，例如 我想train时对每个epoch都能test一下以追踪模型性能变化，但是test时间成本太高要一个小时，所以写了个socket，设一个127.0.0.1的端口，每次train完一个epoch就发个UDP过去，那个进程就可以自己test，同时原进程可以继续train下一个epoch（对 这是自己想的诡异方法hhh）
Using CUDA in correct way：
设置torch.backends.cudnn.benchmark = True
使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作，当计算图不会改变的时候（每次输入形状相同，模型不改变）的情况下可以提高性能，反之则降低性能
另外，还可以采用确定性卷积：（相当于把所有操作的seed=0，以便重现，会变慢）
torch.backends.cudnn.deterministic
添加torch.cuda.get_device_name和torch.cuda.get_device_capability实现如下功能。例：
如果设置torch.backends.cudnn.deterministic = True，则CuDNN卷积使用确定性算法
torch.cuda_get_rng_state_all并torch.cuda_set_rng_state_all引入，让您一次保存/加载随机数生成器的状态在所有GPU上
torch.cuda.emptyCache()释放PyTorch的缓存分配器中的缓存内存块。当与其他进程共享GPU时特别有用。
训练模型个人的基本要求是deterministic/reproducible，或者说是可重复性。也就是说在随机种子固定的情况下，每次训练出来的模型要一样。之前遇到了两次不可重复的情况。第一次是训练CNN的时候，发现每次跑出来小数点后几位会有不一样。epoch越多，误差就越多，虽然结果大致上一样，但是强迫症真的不能忍。后来发现在0.3.0的时候已经修复了这个问题，可以用torch.backends.cudnn.deterministic = True
这样调用的CuDNN的卷积操作就是每次一样的了。
预先分配内存空间：pin_memory + non_blocking async GPU training
为了防止多GPU同时读取内存导致blocking，non_blocking需要对train data设置，否则，0.4.0版本中的DataParallel会自动尝试用async GPU training。
用比Adam更快的优化器
SGD with Momentum ：该优化器在多项式时间内的收敛性已经明确被证明，更不用说所有的参数都已经像您的老朋友一样熟悉了
【暂时不可用】使用AdamW or Adam with correct weight decay:
因为Adam在优化过程中有一个L2正则化参数，但在当前版本的Pytorch中，L2正则化没有根据学习率进行归一化，AdamW论文中提出的Adam修改方案解决了这一问题并证明收敛更快，而且适用于cosine学习率衰减等。
其他：
torch.backends.cudnn.benchmark设为True，可以让cudnn根据当前训练各项config寻找优化算法，但这本身需要时间，所以input size在训练时会频繁变化的话，建议设为False
使用pytorch时，训练集数据太多达到上千万张，Dataloader加载很慢怎么办?
https://www.zhihu.com/question/356829360
MrTian：给训练踩踩油门 —— Pytorch 加速数据读取
https://zhuanlan.zhihu.com/p/80695364
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