torch profiler 怎么使用

Torch Profiler是一种用于PyTorch模型分析和性能优化的工具，它可以帮助你找到模型中的瓶颈并对其进行优化。下面是使用Torch Profiler的一般步骤：

1. 在你的代码中导入Torch Profiler：

from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity

2. 定义一个函数，该函数包含你想要分析的代码：

def my_function():
    # your code here

3. 使用Torch Profiler装饰该函数，并定义分析器的相关参数：

with profile(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], record_shapes=True) as prof:
    with record_function("model_inference"):
        my_function()

在这个例子中，我们定义了一个使用CPU和CUDA进行分析的分析器，并记录了输入和输出张量的形状信息。使用`record_function`装饰器可以为分析器添加自定义的记录函数。在这个例子中，我们添加了一个名为“model_inference”的记录函数。

4. 运行代码并生成分析报告：

print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10))

这个命令将在控制台中打印出分析报告，其中包括每个操作的平均执行时间、占用内存和调用次数等信息。

这只是一个简单的使用Torch Profiler的例子，具体的使用方法还可以根据不同的需求进行调整。如果您需要更多的帮助，请查看PyTorch官方文档或者其他的教程资料。