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台州做网站seo,东莞建设工程交易中心官网,网站的空间是啥,两个女孩子怎么做网站GPU训练及类的call方法 疏锦行 “剩余时长(ETA)”本身就很难和记录次数线性对应 多数训练脚本的 ETA 计算方式是类似#xff1a; 用最近若干 step 的平均耗时#xff08;滑动平均 / 指数平滑#xff09; 或用从 epoch 开始到现在的平均 step 耗时 然后 ETA avg_step_t…GPU训练及类的call方法疏锦行“剩余时长(ETA)”本身就很难和记录次数线性对应多数训练脚本的 ETA 计算方式是类似用最近若干 step 的平均耗时滑动平均 / 指数平滑或用从 epoch 开始到现在的平均 step 耗时然后 ETA avg_step_time * remaining_steps这种估计会把你“偶尔发生的额外开销”比如每 N step 做一次 .item()、print、写日志、评估平均摊薄。当总 epoch20000而你记录次数只有 10/20/100/200 这种量级时单次记录的开销如果是毫秒级几十毫秒级摊到每 step 上可能非常小最后 ETA 的差异就会被平滑/抹掉呈现出“差不多都 10 秒”。.loss.item() / tensor.item() 的同步是“结账式”的频率越低不一定越省时你已经抓到关键.item() 会把 GPU 上的标量拷回 CPU而这会 强制同步CPU 必须等 GPU 把当前队列里的 kernel 都跑完才能拿到结果。但很多人忽略了同步等待时间不是一个固定常数而是取决于你同步那一刻 GPU 队列里“欠了多少账”。记录很频繁间隔小你更频繁地“结账”每次等的可能较短记录很不频繁间隔大GPU 可以异步跑很久你以为“没同步所以更快”但到你下一次 .item() 时CPU 可能要一次性等更久把之前积压的队列都跑完。所以同步的耗时分布会变成 少量大尖峰 vs 大量小尖峰。而你记录的“剩余时长”往往是平滑后的平均值它看到的是尖峰被摊薄后差不多自然就“不线性”。你的训练瓶颈可能根本不在“记录”上被其它项主导即使 .item() 有同步整体耗时也常被这些主导DataLoaderCPU 解码/增强/IO/num_workers 不够、pin_memory 设置等GPU 计算本身模型/输入大CUDA 内存分配/缓存、偶发 GC、日志写盘进度条刷新tqdm、print flush、TensorBoard 写 event当主耗时项远大于日志开销时你把记录次数改 10 倍ETA 也只会轻微波动看起来“不成比例”。你现在这组数差异很小也可能是测量方式被“异步”骗了如果你用 time.time() 直接包住训练 step但 没在合适位置 torch.cuda.synchronize()那么你测到的“step 用时”可能只是 CPU 发射 kernel 的时间而不是 GPU 真正执行完的时间。此时 ETA 的波动会更多来自同步点比如 .item()的位置与平滑方式而不是你以为的线性累积。