pytorch profiler使用：

with torch.profiler.profile(schedule=torch.profiler.schedule(wait=0,\
warmup=10,active=3,repeat=1),on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./log'), \
record_shapes=True, with_stack=True) as prof:
 训练代码

参考：

PyTorch Profiler With TensorBoard — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation

PyTorch 官方博客：PyTorch Profiler v1.9 详解_HyperAI超神经的博客-CSDN博客_pytorch profiler

PyTorch 模型性能分析——PyTorch Profiler - 简书

【PyTorch】torch.profiler.profile的使用 - 知乎

PyTorch全新性能分析工具，可视化瓶颈，并集成到了VS Code - 知乎

nvidia apex安装遇到问题：cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does not match the version used to compile Pytorch binaries

这是由编译apex使用的cuda版本(runtime api，用nvcc可查看)和实际系统的cuda版本(driver api，用nvidia-smi可查看)不一致，需要设置CUDA_HOME环境变量使得这两者一致：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.6/

或者

UDA_HOME=/usr/local/cuda-11.6 pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext" --global-option="--cuda_ext" ./

参考：

cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does not match the version used to compile Pytorch binaries. · Issue #550 · NVIDIA/apex · GitHub

显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？ - marsggbo - 博客园

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