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如果你以前使用过TensorFlow，那么你可能知道TensorFlow和PyTorch之间的关键区别 —— 静态图和动态图。调试TensorFlow非常困难，因为每次模型更改时都要重新构建graph。这需要时间、努力和你的希望。当然，TensorFlow现在更好了。
总的来说，为了使调试更容易，ML框架使用动态图，这些图与PyTorch中所谓的Variables有关。你使用的每个变量都链接到前一个变量，以构建反向传播的关系。
下面是它在实际中的样子：
在大多数情况下，你希望在模型训练完成后优化所有的计算。如果你看一下torch的接口，有很多可选项，特别是在优化方面。eval模式、detach和no_grad的方法造成了很多混乱。让我来解释一下它们是如何工作的。在模型被训练和部署之后，以下是你所关心的事情：速度、速度和CUDA内存溢出异常。
为了加速PyTorch模型，你需要将它切换到eval模式。它通知所有层在推理模式下使用batchnorm和dropout层(简单地说就是不使用dropout)。现在，有一个detach方法可以将变量从它的计算图中分离出来。当你从头开始构建模型时，它很有用，但当你想重用SOTA的模型时，它就不太有用了。一个更全局性的解决方案将是在前向传播的时候在上下文中使用torch.no_grad。这样可以不用在在结果中存储图中变量的梯度，从而减少内存消耗。它节省内存，简化计算，因此，你得到更多的速度和更少的内存使用。
你可以在nn.Module中设置很多布尔标志，有一个是你必须知道的。使用cudnn.benchmark = True来对cudnn进行优化。通过设置cudnn.enabled = True，可以确保cudnn确实在寻找最优算法。NVIDIA在优化方面为你提供了很多神奇的功能，你可以从中受益。
请注意你的数据必须在GPU上，模型输入大小不应该改变。数据的形状的变化越多，可以做的优化就越少。例如，要对数据进行归一化，可以对图像进行预处理。总之，可以有变化，但不要太多。
PyTorch提供了一种简单的方法来优化和重用来自不同语言的模型(见Python-To-Cpp)。如果你足够勇敢，你可能会更有创造力，并将你的模型嵌入到其他语言中。
JIT-compilation允许在输入形状不变的情况下优化计算图。它的意思是，如果你的数据形状变化不大(参见错误#2)，JIT是一种选择。老实说，和上面提到的no_grad和cudnn相比，它并没有太大的区别，但可能有。这只是第一个版本，有巨大的潜力。
请注意，如果你的模型中有conditions，这在RNNs中很常见，它就没法用了。
GPU很贵，云虚拟机也一样很贵。即使使用AWS，一个实例也将花费你大约100美元/天(最低价格是0.7美元/小时)。也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。是的，你可以为CPU优化一个模型，但是最终它还是会比GPU慢。相信我，我强烈建议忘记这个想法。
cudnn - check
no_grad - check
GPU with correct version of CUDA - check
JIT-compilation - check
一切都准备好了，还能做什么？
现在是时候使用一点数学了。如果你还记得大部分NN是如何用所谓的张量训练的。张量在数学上是一个n维数组或多线性几何向量。你能做的就是把输入(如果你有足够的时间的话)分组成张量或者矩阵，然后把它输入到你的模型中。例如，使用图像数组作为发送到PyTorch的矩阵。性能增益等于同时传递的对象数量。
这是一个显而易见的解决方案，但是很少有人真正使用它，因为大多数时候对象都是一个一个地处理的，而且在流程上设置这样的流可能有点困难。别担心，你会成功的！
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