PyTorch模型训练加速工具推荐
最近在优化一个ResNet50模型时，尝试了几个主流的加速工具，分享一下踩坑经验。
1. torch.compile() - PyTorch 2.0新特性
import torch
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model = model.cuda()
compiled_model = torch.compile(model, mode="reduce-overhead")
实测训练速度提升约35%，但要注意兼容性问题。
2. NVIDIA Apex混合精度训练
from apex import amp
model, optimizer = amp.initialize(model, optimizer, opt_level="O1")
# 训练循环中无需改动
GPU内存减少20%，但可能引入数值不稳定。
3. torch.nn.utils.prune剪枝优化
from torch.nn.utils import prune
prune.l1_unstructured(model.layer1.conv1, name="weight", amount=0.3)
模型大小减小40%，推理速度提升25%。
4. DataLoader多进程加载
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=8, pin_memory=True)
数据加载效率提升150%。
建议按需组合使用，不要盲目追求复杂度。
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