根据CPU的核心数来设置num_workers。一般来说,可以设置为CPU核心数减去1(保留一个核心用于其他任务)。 如果在训练过程中遇到内存溢出的问题,可以尝试降低num_workers的值。 2. batch_size batch_size表示每次加载到内存中的样本数量。设置合适的batch_size对于内存的使用和模型的训练效果都有重要影响。 建议: 初始时...
简单说就是内存最好大点,这样可以缓解cpu和硬盘的压力,但这通常不是问题,cpu最好多个核心,核心越多越有利于数据加载和预处理,这个的核心就是设置合理的num_workers的值,然后就是设置合适的batch_size,可以从小往大了试,一般超过一个值后就不会有什么速度的提升了。
1. 懒得纠结, 那就set num_workers =4 x number of available GPUs (训练没用上的空闲显卡不算)...
batch_size设置一般为2-32,num_workers一般为8、16。
dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3) 创建num_workers个不同的子进程。 为每个子进程维护一个index_queue,用于发送需要采集数据的index。注意,队列每个元素都是一个batch的index的数组。 所有子进程共享一个data_queue,用于存放子进程返回的数据。
步骤2:设置数据集的num_workers 接下来,我们需要设置数据集的num_workers。num_workers是一个指定用来加载数据的线程数量的参数。当数据集较大时,可以通过增加num_workers来加速数据的加载。但是,当数据集较小时,num_workers的值可能会比batch size还要大,这样就会导致出现问题。
不过,具体的 batch size 还需要结合 GPU 的显存和实际的训练效果进行调整。 5. 多进程数据加载 在处理大型数据集时,使用 PyTorch 的DataLoader的多进程加载功能,可以加速数据的读取。你可以通过设置num_workers参数来增加此功能。例如: data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers...
_len__(self):return20dataset=SimpleDataset()dataloader=DataLoader(dataset,num_workers=2,batch_size=...
batch_size:batch的大小shuffle:是否将数据打乱 sampler:样本抽样 num_workers:使用多进程加载的进程数,0代表不使用多进程 collate_fn:如何将多个样本数据拼接成一个batch,一般使用默认的拼接方式即可 pin_memory:是否将数据保存在pin memory区,pin memory中的数据转到GPU会快一些 ...
设置pin_memory=True可以跳过从可分页memory到pinned memory的数据传输 GPU无法直接从CPU的可分页内存中访问数据。设置pin_memory=True可以为CPU主机上的数据直接分配临时内存,节省将数据从可分页内存转移到临时内存(即固定内存又称页面锁定内存)的时间。该设置可以与num_workers = 4*num_GPU结合使用。