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PyTorch模型训练性能调优宝典.pdf
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PyTorch
模型训练性能调优宝典
综合
指南
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M O D E R N D A T A P L A T F O R M E X C E L L E N C E S E R I E S
PyTorch的基础知识，包括张量、计算图、自动微分以及神经网络模块的工作原理；
影响机器学习流程中模型训练性能的因素；
优化PyTorch模型训练的分步过程；
在数据加载、数据操作、GPU处理和CPU处理方面的最佳调优技巧，附有代码示例。
通过这些技巧，平均训练epoch时长可缩短至原先的1/5-1/10；
在真实生产环境中使用Alluxio作为数据访问层为模型训练赋能的案例研究。
在当下快节奏、技术驱动的时代，人工智能（AI）不断发展，对许多领域产生颠覆性的影
响。PyTorch 是一款开源的机器学习框架，已经成为许多企业和机构开发和部署深度学习模
型的首选。
模型训练是机器学习流程中计算最密集型的阶段，需要持续进行性能优化。训练过程可能会
由于I/O、数据操作、GPU和CPU处理等诸多因素而变得缓慢，因此对训练性能进行调优往往
既困难又耗时。
本电子书是解决PyTorch训练性能和效率问题的首选宝典。适用对象包括AI/ML平台工程
师、数据平台工程师、后端软件工程师、MLOps工程师、站点可靠性工程师、架构师、机器
学习工程师以及任何希望掌握PyTorch性能调优技巧的专业人士。我们假定您具备基本的
Python编程技能并了解Linux命令行的使用。
本宝典中介绍的技术适用于对PyTorch的基础设施及其使用的资源进行调优。这些调优技巧
适用于所有模型算法，包括CNNs、RNNs、GANs、transformers（如GPT、BERT）等，并
且适用于所有领域，如计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）等。需要注意的是，本宝
典不针对模型参数进行调优，例如选择正确的超参数组合。
您将了解到以下内容:
摘要
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接下来，让我们一起解锁PyTorch在模型训练性能调优方面的全部潜能吧！
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