深度学习模型训练效率提升技巧：从数据预处理到模型保存
作为一名在开源大模型训练一线摸爬滚打的工程师，我深知训练效率对项目进度的重要性。今天分享几个实测有效的优化技巧。
1. 数据预处理优化
问题：传统数据加载速度慢，成为训练瓶颈。
解决方案：使用 torch.utils.data.DataLoader 的 num_workers 参数，并配合 pin_memory=True。
from torch.utils.data import DataLoader
data_loader = DataLoader(
dataset,
batch_size=32,
num_workers=4, # 根据CPU核心数调整
pin_memory=True,
prefetch_factor=2
)
2. 混合精度训练
问题：显存占用高，无法训练大模型。
解决方案：使用 torch.cuda.amp 自动混合精度。
from torch.cuda.amp import GradScaler, autocast
scaler = GradScaler()
for data, target in dataloader:
optimizer.zero_grad()
with autocast():
output = model(data)
loss = criterion(output, target)
scaler.scale(loss).backward()
scaler.step(optimizer)
scaler.update()
3. 模型保存策略
问题：频繁保存导致IO压力大。
解决方案：使用 torch.save 的 torch.save 时指定 pickle_protocol=2，并定期清理旧模型。
# 只保存最优模型
if val_loss < best_val_loss:
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
best_val_loss = val_loss
这些技巧在实际项目中能节省30%以上的训练时间，值得尝试。
注意：以上代码需根据具体硬件环境调整参数，建议先在小数据集上测试。
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