自己测试的结果worker增多，gpu中间显存的使用会变多的，与之相关的还有一个pytorch dataloader中的persiste...
worker数字越多，你在读取数据的占用内存越大，并行的副产品就是内存占用，虽然效率提高。然后因为使用gpu...
使用DataLoader时,可以尝试设置num_workers参数来加速数据加载: fromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset# 创建一个数据集dataset=TensorDataset(input_data)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,num_workers=4)# 4个并行处理程序fordataindataloader:input_batch=data[0].to(device)# 转移到GPUoutput=mo...
解决方法 1.首先将train文件中的num_workers改为0 dataset = ListDataset(train_path, augment=True, multiscale=opt.multiscale_training) # num_workers=opt.n_cpu, dataloader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=opt.batch_size, shuffle=True, num_workers=0, #opt.n_cpu, pin_memory=...
torch.multiprocessing.set_start_method('spawn') spawn支持使用多线程cuda,但对我不适用 设置num_workers=0, 可以不报错,但是dataloader时会大幅拖慢训练速度 推荐检查dataset定义代码,报错代码中也会指定到对应的行 dataset.getitem的return的tensor,已经to(device),造成多线程错误 ...
CUDA相关问题:Couldn‘t open shared file mapping,CUDA out of memory 训练时发生的错误:Couldn‘t open shared file mapping: <000001910A228862>, error code: <1455>_马鹏森的博客-CSDN博客 把num_workers减小 RuntimeError: CUDA out of memory(已解决)_雷恩Layne的博客-CSDN博客 调小batch_size...
testset=torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data',train=False,download=True,transform=transform)testloader=torch.utils.data.DataLoader(testset,batch_size=4,shuffle=False,num_workers=2)classes=('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','horse','ship','truck') ...
`num_workers`代表数据加载时的工作进程数量，它影响了数据加载的并行性。如果设置为0，意味着数据将逐批加载，可能导致训练速度减慢，但可以避免一些运行时错误。遇到`PermissionError`时，检查是否有文件权限问题，可能需要以管理员身份运行或清理无用的conda安装。有时，清理过期的安装包也可能有助于解决...
batch_size, num_workers=opt.workers) for i, data in enumerate(train_set, 0): # data.shape = [batch_size, 3000(len(signal)), 1(channel)] tensor x = data.transpose(1, 2) label = torch.Tensor(train_label[i * opt.batch_size:i * opt.batch_size + opt.batch_size]) x = x.to...
如果你的数据集很大,考虑使用数据加载器(DataLoader)的num_workers参数来并行加载数据,这可以减少每次迭代所需的内存量。 使用更高效的数据类型和操作: 默认情况下,PyTorch使用32位浮点数(torch.float32)。如果精度要求不高,可以尝试使用16位浮点数(torch.float16)来减少内存使用。 使用torch.cuda.set_per_process_...