پروفایلینگ یا پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخوردار است، چرا که به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا نقاط ضعف و گلوگاه‌های زمانی مدل خود را شناسایی کنند. در این مطلب با torch.profiler در چارچوب PyTorch آشنا می‌شوید؛ ابزاری قدرتمند که به شما امکان می‌دهد مصرف منابع و مدت زمان اجرای بخش‌های مختلف مدل را به دقت بررسی کنید.
این راهنمای ابتدایی نحوه نصب، فعال‌سازی و تفسیر خروجی‌های torch.profiler را به صورت گام‌به‌گام آموزش می‌دهد تا توسعه‌دهندگان و محققان حوزه هوش مصنوعی بتوانند با بهره‌وری بیشتری مدل‌های خود را بهینه کنند.