【源码】基于PyTorch框架的神经网络模型训练与优化工具集

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的神经网络模型训练与优化工具集，可支持并加速深度学习模型与算法在异构AIoT设备上的高效部署。借助用户给定的性能需求和硬件资源智能感知，TAOSet能自动选择并组合跨层加速策略，实现情境动态的自适应跨层协同训练或推理任务。

项目的主要特性和功能

1. 单机优化模块
   • 算法层优化：支持稀疏训练和量化功能，减少不必要计算。
   • 算子编译层优化：利用算子融合技术，优化模型运行效率。
   • 内存编译层优化：通过内存分配和重计算技术，优化内存使用，提升训练效率。
2. 异构集群模块
   • 异构集群训练模块：支持自适应资源计算和智能化数据通信，优化集群训练效率。
   • 异构集群推理模块：支持自适应计算卸载和智能化模型分割，提高推理任务效率。
3. 跨层协同优化：单机优化模块支撑异构集群模块，进一步提高集群单个AIoT设备的计算效率。

安装使用步骤

环境准备

• 确保已安装Python和PyTorch框架。
• 安装所需的依赖包：argparse, pytorch, grpc, pandas, numpy, pyplot, logging。

复制项目代码

bash cd TAOSET

运行单机优化模块

• 算法层优化 bash cd sparse_training python train.py --sparse_training --autocast
• 算子编译层优化 bash cd op_fuse python new.py
• 内存编译层优化 bash cd mem_alloc python train.py --network --empty_cache cd recomputation python checkpoint_test.py --network --empty_cache

运行异构集群模块

• 异构集群分布式训练 bash cd ar_dist python example_server.py python example_client.py python example_client2.py

监控和评估

• 训练过程中，通过日志文件和图表监控模型的内存使用情况和性能表现。
• 训练完成后，分析日志文件和图表评估模型性能，按需调整训练参数或模型结构。

注意事项

• 环境配置：确保Python和PyTorch环境正确配置，保证项目代码正常运行。
• 数据集准备：根据模型训练需求准备合适数据集，确保数据集路径正确。
• 模型选择：根据实际需求选择合适模型训练，并根据模型特点调整训练参数。
• 监控与调整：训练中密切监控GPU内存使用和模型性能，按需调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】