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在训练深度学习模型时使用PyCharm的Debug模式和Run模式对训练模型的耗时会有一些区别。 Debug模式Debug模式在训练模型时会对每一行代码进行监视这使得CPU的利用率相对较高。由于需要逐步执行、断点调试、查看变量值等操作Debug模式会使得训练过程更加耗时。然而这种模式对于调试模型和查找错误非常有帮助。 Run模式Run模式在训练模型时专注于执行训练过程这使得GPU的利用率相对较高。由于不需要在运行时进行交互操作Run模式的执行速度通常会比Debug模式快一些。然而这种模式下无法进行逐步执行和断点调试等操作。 因此Debug模式和Run模式对训练时间的影响主要体现在CPU和GPU的利用率上。具体哪种模式更有效取决于你的需求如果你需要调试模型和查找错误Debug模式会更有帮助如果你只需要快速训练模型并关注最终结果Run模式会更加高效。
实测效果
我采用MMDetetion训练,它可以通过钩子函数统计每一iter的数据读取耗时(data_time)和总耗时(time) 其中data_time为数据读取,主要消耗cpu资源 time-data_time为模型训练,主要消耗gpu资源 当使用PyCharm的Debug模式时打印结果如下: 当使用PyCharm的Run模式时打印结果如下: 实验结果表面,debug确实会增加cpu耗时,对gpu影响不大(time-data_time差不多)
