打卡Day34
问题:
背景:
- 剩余时长 = 总时长 - 必须的计算时长(3秒)。
- 记录间隔、记录次数和剩余时长的关系需要进一步分析。
数据观察:
当总epoch为20000时,不同记录间隔对应的记录次数和剩余时长如下:
记录间隔100轮:记录次数200次,剩余时长10.43秒。
记录间隔200轮:记录次数100次,剩余时长10.02秒。
记录间隔1000轮:记录次数20次,剩余时长10.12秒。
记录间隔2000轮:记录次数10次,剩余时长9.74秒。
分析:
- 同步操作的影响:loss.item()是一个同步操作,意味着在每次记录时,GPU需要等待CPU完成才能继续下一次运算。这会引入额外的时间开销,但这个开销可能不是线性的。
- 固定开销的存在:除了记录操作本身的时间外,还有一些固定的系统开销(如初始化、环境准备等),这些开销不会随着记录次数的变化而显著变化。
- 其他潜在因素:可能存在一些其他的非线性因素,例如内存管理、缓存效应等,这些都可能导致剩余时长与记录次数之间的关系不呈线性。