PyTorch使用Torch自带的工具进行性能分析

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了PyTorch使用Torch自带的工具进行性能分析相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Torch.utils.bottleneck：脚本瓶颈分析工具

正如Torch官方文档说到：“torch.utils.bottleneck is a tool that can be used as an initial step for debugging bottlenecks in your program. It summarizes runs of your script with the Python profiler and PyTorch’s autograd profiler.”

Torch.profiler：性能分析新版API

Torch.profiler是替代torch.autograd.profiler的新版性能分析工具，可以结合FlameGraph和TensorBoard来可视化分析结果；

Torch.autograd.profiler (legacy)

关于之前使用torch.autograd.profiler常见的测试方法，请参考《pytorch中分析时间开销的方法》

以上是关于PyTorch使用Torch自带的工具进行性能分析的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

torch教程[3] 使用pytorch自带的反向传播

为啥 pytorch Docker 镜像没有自带torch？

用pytorch1.0搭建简单的神经网络：进行回归分析

PyTorch性能优化的学习笔记

PyTorch性能优化的学习笔记

PyTorch官方中文文档：torch