pytorch 使用mac的m1芯片进行模型训练。
#小结：在数据量小和模型参数少，batch_size小时，cpu训练更快（原因：每次训练时数据需要放入GPU中，由于batch_size小。数据放入gpu比模型计算时间还长）
在数据量大（或者batch size大）或者模型参数多时，使用GPU训练优势明显
当模型参数大于100时，使用GPU比CPU开始有优势
注意mac gpu device是 mps ,不是cudn. device= torch.device(“mps”)
1 pytorch 安装及gpu验证
1.1 安装
mac需要安装 night 版本的pytorch
mac安装官网地址
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch-nightly
# 或者
pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu1.2 gpu验证
主要是执行：torch.backends.mps.is_available()
以下代码输出： tensor([1.], device=‘mps:0’)
import torch
if torch.backends.mps.is_available():mps_device = torch.device("mps")x = torch.ones(1, device=mps_device)print (x)
else:print ("MPS device not found.")
2 mac m1芯片验证
实验1 ：batch_size=32, 模型参数 parameter_num=476,720
gpu 运行时长： 1min 36s
cpu 运行时长： 37.5s
实验2 ：batch_size=512, 模型参数 parameter_num=476,720
gpu 运行时长： 16s
cpu 运行时长： 13.3s
实验3 ：batch_size=1024, 模型参数 parameter_num=476,720
gpu 运行时长： 12.7s
cpu 运行时长： 12.4s
实验4 ：batch_size=1024, 模型参数 parameter_num=6,904,128
gpu 运行时长： 13.9s
cpu 运行时长： 23.8s
实验5 ：batch_size=1024, 模型参数 parameter_num=23,685,440
gpu 运行时长： 20.5s
cpu 运行时长： 53.5s
实验6 ：batch_size=1024, 模型参数 parameter_num=203,618,624
gpu 运行时长： 4min 11s
cpu 运行时长： 6min 49s
附录
测试代码
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets,transforms
from torch import nn,optim
batch_size=1024
mnist_train=datasets.MNIST("mnist",True,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor() ]),download=True)
mnist_train=DataLoader(mnist_train,batch_size=batch_size,shuffle=True)
minst_test=datasets.MNIST("mnist",False,transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor() ]),download=True)
minst_test=DataLoader(minst_test,batch_size=batch_size,shuffle=True)
x,lable=next(iter(mnist_train))
print(lable)
x.shapedevice=torch.device("mps")
autoencoder=AE().to(device)
critenon=nn.MSELoss()
optimizer=optim.Adam(autoencoder.parameters(),lr=1e-4)autoencoder2=AE()
critenon2=nn.MSELoss()
optimizer2=optim.Adam(autoencoder2.parameters(),lr=1e-4)# GPU 训练
#%%time
for epoch in range(5):for index,(x,_) in enumerate(mnist_train):x=x.to(device)x_hat=autoencoder(x)loss=critenon(x_hat,x)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()print(epoch,"loss: ",loss.item())# CPU训练
# %%time
for epoch in range(5):for index,(x,_) in enumerate(mnist_train):x=xx_hat=autoencoder2(x)loss=critenon2(x_hat,x)optimizer2.zero_grad()loss.backward()optimizer2.step()print(epoch,"loss: ",loss.item())total_params = sum(p.numel() for p in autoencoder2.parameters())
print("Total Parameters: {:,}".format(total_params))
实验1
实验3
实验4
