pytorch优化技巧

### PyTorch性能优化方法和技巧

#### 使用`torch.no_grad()`加速推理过程
为了提升推理阶段的速度并减少显存占用，在不需要计算梯度的情况下，可以通过`with torch.no_grad():`语句包裹前向传播部分。这会阻止autograd机制记录操作的历史，从而加快速度并释放更多资源[^3]。

with torch.no_grad():
    outputs = model(inputs)

#### GPU加速
充分利用GPU硬件能力对于训练大型神经网络至关重要。确保数据加载器中的num_workers参数设置合理，并开启pin_memory选项以便更快地传输数据到GPU设备上。通常建议配置为每张GPU配备四个worker线程[^5]。

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32,
                        shuffle=True, num_workers=4 * num_gpu,
                        pin_memory=True)

#### 学习率调整策略
采用适当的学习率调度方案有助于改善收敛性和最终精度。常见的做法是在一定轮次之后逐渐降低初始设定的学习率值，比如通过StepLR或ReduceLROnPlateau等方式实现动态调节[^2]。

scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=7, gamma=0.1)

for epoch in range(num_epochs):
    scheduler.step()
    train(model, device, dataloader, optimizer, epoch)

#### 批量归一化Batch Normalization
BN层能够稳定激活函数分布，缓解内部协变量偏移现象，进而促进更深层次架构的设计与高效训练进程。将其加入卷积层或全连接层之间往往可以获得更好的泛化效果。

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(out_channels)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
        return x