代码详解：用Pytorch训练快速神经网络的9个技巧

事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个?(没错，就是这样)。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。

这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以完成的大多数PITA修改，以充分利用你的网络。例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可以在 Pytorch-Lightning训练器中用，以防大家不想自己敲码!

这份指南针对的是谁? 任何用Pytorch研究非琐碎的深度学习模型的人，比如工业研究人员、博士生、学者等等……这些模型可能要花费几天，甚至几周、几个月的时间来训练。

指南(从易到难)

• 使用DataLoader。
• DataLoader中的进程数。
• 批尺寸。
• 累积梯度。
• 保留计算图。
• 转至单GPU。
• 16位混合精度训练。
• 转至多GPU(模型复制)。
• 转至多GPU节点(8+GPUs)。
• 有关模型加速的思考和技巧

Pytorch-Lightning

文中讨论的各种优化，都可以在名为Pytorch-Lightning

(https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning?source=post_page) 的Pytorch图书馆中找到。

Lightning是基于Pytorch的一个光包装器，它可以帮助研究人员自动训练模型，但关键的模型部件还是由研究人员完全控制。

参照此篇教程，获得更有力的范例

(https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/single_gpu_node_template.py?source=post_page)。

Lightning采用最新、最尖端的方法，将犯错的可能性降到最低。

MNIST定义的Lightning模型

(https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page)，可适用于训练器。

from pytorch-lightning import Trainer 
 
model = LightningModule(…) 
trainer = Trainer() 
 
trainer.fit(model) 

1. DataLoader

这可能是最容易提速的地方。靠保存h5py或numpy文件来加速数据加载的日子已经一去不复返了。用 Pytorch dataloader

(https://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html?source=post_page)加载图像数据非常简单。(关于NLP数据，请参照TorchText：

https://torchtext.readthedocs.io/en/latest/datasets.html?source=post_page)

dataset = MNIST(root=self.hparams.data_root, traintrain=train, download=True) 
 
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 
 
for batch in loader:  
  x, y = batch 
  model.training_step(x, y) 
  ... 

在Lightning中，你无需指定一个训练循环，只需定义dataLoaders，训练器便会在 需要时调用它们

(https://github.com/williamFalcon/pytorch-lightning/blob/master/examples/new_project_templates/lightning_module_template.py?source=post_page---------------------------#L163-L217)。

2. DataLoaders中的进程数

加快速度的第二个秘诀在于允许批量并行加载。所以，你可以一次加载许多批量，而不是一次加载一个。

# slow 
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 
 
# fast (use 10 workers) 
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=10) 

3. 批量大小(Batch size)

在开始下一步优化步骤之前，将批量大小调高到CPU内存或GPU内存允许的最大值。

接下来的部分将着重于减少内存占用，这样就可以继续增加批尺寸。

记住，你很可能需要再次更新学习率。如果将批尺寸增加一倍，最好将学习速度也提高一倍。

4. 累积梯度

假如已经最大限度地使用了计算资源，而批尺寸仍然太低(假设为8)，那我们则需为梯度下降模拟更大的批尺寸，以供精准估计。

假设想让批尺寸达到128。然后，在执行单个优化器步骤前，将执行16次前向和后向传播(批量大小为8)。

# clear last step 
optimizer.zero_grad() 
 
# 16 accumulated gradient steps 
scaled_loss = 0 
for accumulated_step_i in range(16):  
     out = model.forward() 
     loss = some_loss(out,y)     
     loss.backward()      
 
       scaled_loss += loss.item() 
 
# update weights after 8 steps. effective batch = 8*16 
optimizer.step() 
 
# loss is now scaled up by the number of accumulated batches 
actual_loss = scaled_loss / 16 

而在Lightning中，这些已经自动执行了。只需设置标记：

（编辑：衡阳站长网）

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