在网络模型训练时，提速是一个重要的考量因素，特别是在使用PyTorch训练ResNet这样的复杂模型时。以下是一些具体的提速方式：

一、优化数据加载与处理

1. 使用DataLoader：

   • torch.utils.data.DataLoader可以方便地加载数据，并支持多线程加载，通过设置num_workers参数来并行加载数据，提高数据读取速度。
   • 使用pin_memory=True可以将数据预先加载到CUDA的固定内存中，从而加快数据从CPU到GPU的传输速度。

2. 数据预处理：

   • 对输入数据进行适当的预处理，如调整大小、裁剪、归一化等，以匹配模型预训练时的处理方式。
   • 使用高效的预处理库，如torchvision.transforms，可以简化预处理流程并提高处理速度。

二、模型与训练优化

1. 选择合适的学习率：

   • 使用合适的学习率可以显著影响模型的收敛速度和训练时间。
   • 可以尝试使用周期性学习率（CLR）或1cycle策略来动态调整学习率，以获得更快的训练速度。

2. 批量最大化：

   • 在GPU内存允许的情况下，使用尽可能大的批量大小可以加快训练速度。
   • 需要注意的是，批量大小增加时，可能需要相应调整其他超参数，如学习率。

3. 使用自动混合精度（AMP）：

   • PyTorch 1.6及以上版本支持自动混合精度训练，可以自动选择适当的精度来执行操作，以加快训练速度并减少内存占用。

4. 梯度/激活检查点：

   • 使用检查点技术可以减少内存占用，从而允许使用更大的批量大小或更深的网络结构。
   • 在前向传递中，不保存所有的中间激活，而是在需要时重新计算它们。

5. 梯度累积：

   • 当GPU内存限制无法支持大批量训练时，可以使用梯度累积技术。
   • 在多个小批量上进行前向传递和反向传播，然后累积梯度，最后一次性更新模型参数。

6. 使用DistributedDataParallel进行多GPU训练：

   • 如果有多块GPU可用，可以使用torch.nn.DistributedDataParallel来进行多GPU训练。
   • 这比torch.nn.DataParallel更高效，因为它避免了GIL（全局解释器锁）的问题。

三、硬件与软件优化

1. 利用GPU加速：

   • 将模型和数据转移到GPU上以加速计算。
   • 确保GPU驱动和CUDA版本与PyTorch版本兼容。

2. 打开cudNN基准测试：

   • 如果模型架构和输入大小保持不变，可以设置torch.backends.cudnn.benchmark = True来启动cudNN自动调整器。
   • 这将对cudnn中计算卷积的多种不同方法进行基准测试，以获得最佳的性能指标。

3. 防止CPU和GPU之间频繁传输数据：

   • 尽量减少CPU和GPU之间的数据传输次数。
   • 使用.to(non_blocking=True)在传输数据时避免同步点。

4. 关闭不需要的调试API：

   • 在训练过程中，关闭不必要的调试工具，如autograd.profiler、autograd.grad_check和autograd.anomaly_detection等。

四、其他优化策略

1. 使用预训练模型：

   • 利用在大型数据集（如ImageNet）上预训练的ResNet模型，可以加快在新任务上的收敛速度。

2. 模型量化：

   • 将模型权重从浮点类型转换为整型（如INT8）可以降低存储消耗并提高推理速度。
   • 但需要注意的是，量化可能会导致模型精度下降，因此需要进行权衡。

3. 迁移学习：

   • 通过迁移学习，可以利用在大型数据集上训练的模型的知识来加速在新任务上的训练过程。

综上所述，通过优化数据加载与处理、模型与训练优化、硬件与软件优化以及其他优化策略，可以显著提高PyTorch训练ResNet等网络模型的速度。在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的优化方法，并进行相应的调整。