PyTorch模型性能瓶颈定位工具推荐
作为AI工程师，模型性能调优是日常工作中的核心环节。以下推荐3个实用的PyTorch性能分析工具及具体使用方法。
1. torch.profiler
这是PyTorch内置的性能分析器，支持CPU和GPU分析：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.profiler import profile, record_function
# 构建示例模型
model = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 64, 3),
nn.ReLU(),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),
nn.Flatten(),
nn.Linear(64, 10)
)
# 性能分析
with profile(activities=[torch.profiler.ProfilerActivity.CPU,
torch.profiler.ProfilerActivity.CUDA],
record_shapes=True) as prof:
for _ in range(10):
with record_function("model_inference"):
output = model(torch.randn(32, 3, 224, 224))
print(prof.key_averages().table(sort_by="self_cuda_time_total", row_limit=10))
2. torchsummary
用于快速查看模型结构和参数量：
# pip install torchsummary
from torchsummary import summary
model = nn.Conv2d(3, 64, 3)
summary(model, (3, 224, 224))
3. NVIDIA Nsight Systems
对于GPU性能分析，推荐使用NVIDIA官方工具：
# 安装后运行
nsys profile --output=profile_result \
python your_model.py \
--batch-size=64
性能数据示例（V100 GPU）：
- 模型推理时间：8.2ms/样本
- GPU利用率：78%
- 内存占用：3.2GB
这些工具可帮助快速定位CPU/GPU瓶颈，提升模型部署效率。
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