Re: AI大师请进

楼主: surimodo (好吃棉花糖)   2025-01-22 18:12:39
从你描述的情况来看,可能有几个因素影响了你的训练时间,并且你目前的模型大小和训练
时间的观察并不完全符合预期。
训练集规模过小: 你提到使用的是Fashion MNIST,它的资料集规模相对较小(只有60,000
张训练图片)。这样的资料集可能会导致资料加载成为瓶颈,尤其是如果你使用的是硬盘来
读取资料,或者如果IO操作的效率不高,这会影响到训练的总时间。在训练过程中,模型的
计算时间相对较短,而IO时间(资料加载和预处理)可能占据了相当大的一部分。
训练过程中的计算瓶颈: 虽然ResNet34比ResNet18的参数量多,但其运算复杂度和每个epo
ch的计算时间可能并不完全线性地随着参数数量的增加而增加。ResNet34虽然参数更多,但
在某些情况下,可能由于层数增多和网络架构的不同,计算效率会有所不同,特别是如果使
用了不同类型的操作(例如,ResNet的skip connections等)。如果训练过程中存在瓶颈,
可能会在不同架构上造成时间差异。
MNASNet的设计: 你提到MNASNet系列的训练时间较长。MNASNet是为移动设备优化的架构,
通常会有较少的参数和较低的计算量,但它会利用一些特殊的策略(例如深度可分离卷积等
)来达到较好的效率。在这些架构中,某些操作的计算和GPU的利用可能会和ResNet不同,
进而影响实际的训练时间。
GPU效能利用: 你的训练使用的是单张A100,理论上A100的计算效能应该很高,但如果模型
的运算不够密集,或者计算图中存在一些瓶颈,这可能会导致GPU无法充分发挥其性能,从
而导致时间表现不如预期。特别是像MNASNet这类专为效率设计的架构,其运行效率可能不
如专为高性能计算设计的架构(如ResNet系列)。
批次大小(Batch Size): 批次大小对训练时间有很大的影响。较小的批次大小可能导致G
PU资源的利用率较低,进而影响训练时间。如果你在使用这些不同模型时没有调整批次大小
,这也可能会造成时间上的差异。
总结建议:
检查资料加载速度:确保资料加载和预处理不会成为瓶颈,特别是在资料集较小的情况下,
I/O操作可能会占据大部分时间。
观察GPU效能:确保A100的利用率达到预期,可以使用工具如nvidia-smi来监控GPU的使用情
况。
调整批次大小:适当调整批次大小,根据你的硬件配置来获得最佳训练效率。
进一步分析运算瓶颈:使用如nvprof、TensorBoard等工具来分析具体的运算瓶颈,是否存
在某些层或操作占用过多时间。
如果资料集和硬件配置较小,且计算复杂度相对较低,那么可能会有更多时间花费在I/O或G
PU资源未能完全利用上。

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