最近，知名机器学习与AI研究者SebastianRaschka向我们展示了他的绝招。他通过改变几行代码，将BERT优化时间从22.63分钟缩减到3.15分钟，训练速度足足提升了7倍。如果你有8个GPU可用，整个训练过程只需要2分钟，实现11.5倍的性 ...

在PyTorch框架中，当释放一个张量时，分配器并不会立即将该内存返回给GPU系统，而是将其捕获并存储在内部池中。这些缓存的内存资源可用于满足后续的分配请求，从而避免了重复调用 cudaMalloc 的系统开销。

在这一改进中，使用了ModelCheckpoint进行最佳模型加载，最终测试准确率达到了92%。而如果禁用模型检查点，结果则回到了22.63分钟。值得一提的是，开启自动混合精度训练，可以使训练时间缩短到8.75分钟，且准确率提高至92.2%。

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