Kaggle知识点：Pytorch模型性能分析

在实际应用中，尤其是在边缘计算和移动设备上，模型的速度和性能之间需要一个平衡。一个运行缓慢的模型可能会影响用户体验，而一个过于追求速度而牺牲准确性的模型可能无法满足业务需求。原文链接：https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/profiler_recipe.htmlunsetunset分析步骤unsetunsetPyTorch 提供了一个简单的 Profiler API，这对于用户确定模型中最昂贵的操作符非常有用。首先我们可以先安装环境：pip install torch torchvision导入所有必要的库实例化一个简单的 Resnet 模型使用 profiler 来分析执行时间使用 profiler 来分析内存消耗使用 tracing 功能检查堆栈跟踪，将数据可视化为火焰图使用 profiler 来分析长时间运行的任务步骤1：导入模块import torchimport torchvision.models as modelsfrom torch.profiler import profile, record_function, ProfilerActivity步骤2：实例化模型model = model ………………………………