编译的本地环境如下:
gpu : RTX 3090
ubuntu 20.04
gcc 9.3.0
driver : 460.56
CUDA : 11.2
CUDNN : 8.1.0
python :3.6.12
pytorch : 1.7.1
torchvision : 0.8.2
torchtext : 0.8.1
git checkout v1.7.1 #导出 1.7.1版本的pytorch
build
目录会有编译结果,如果需要重新编译,删除即可。python setup.py install
即可将编译的结果拷贝到conda环境中
import torch
import torch.nn as nn
from torch.cuda.amp import autocast, GradScaler
import time
from torchvision.models import resnet152
torch.backends.cudnn.benchmark = True
class model(nn.Module):
def __init__(self):
super(model, self).__init__()
self.resnet = resnet152()
self.linear = nn.Sequential(nn.Linear(1000, 250),
nn.Linear(250, 64),
nn.Linear(64, 32),
nn.Linear(32, 10),
nn.ReLU())
def forward(self, x):
out = self.resnet(x)
out = self.linear(out)
return out
dtype = torch.float16
x = torch.randn(32, 3, 224, 224).cuda(0).to(dtype)
y = torch.randint(0, 10, (32,)).cuda(0)
m = model().cuda(0).to(dtype)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optim = torch.optim.Adam(m.parameters(), 1e-4)
# warmup
for _ in range(10):
m.zero_grad()
output = m(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
nb_iters = 100
torch.cuda.synchronize()
t0 = time.time()
for _ in range(nb_iters):
m.zero_grad()
output = m(x)
loss = criterion(output, y)
loss.backward()
torch.cuda.synchronize()
t1 = time.time()
print('{:.3f}ms per iter'.format((t1 - t0)/nb_iters * 1000.))
官方测试的速度为(3090环境 ) : 160ms/iter 编译前速度和官方时间差不多,编译之后我们的速度为 110ms/iter
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