# batch_size:每个进程(GPU/卡)下的batch_size。 # 总batch_size = 这里的batch_size * 进程并行数 # 全局进程个数world_size = 节点数量 * 每个节点上process数量 # 总卡数 = 电脑数 * 每台电脑上有多少张卡 # sampler参数和shuffle参数是互斥的,两个传一个就好,都用于数据打乱。 # 在DDP中,用sampl...
batch size是可变参数,对于最后一个不足batch size128的数据,单卡也是能正常训练的 但是多卡不是这样,多卡每张卡算完是要做梯度同步,要确保两张卡上输入数据的batch size是一样的,所以按照前面说的原理,使用DataLoader的话,训练一轮需要两个完整的batch,就是两个128的batch,这样两张卡才能都有数据,才能同步 所以...
size这个参数既可以是一个数字,又可以是一个tuple,如果是数字,图片处理后的输出尺寸每次都会被重新计算为(input_size*height/width, size),这样如果输入图片尺寸不一致,输出图片尺寸会不一致, 将导致bug1 问题 解决2: 也可以直接用opencv resize bug2 将图片全部转成一个channel 比如RGB...
size这个参数既可以是一个数字,又可以是一个tuple,如果是数字,图片处理后的输出尺寸每次都会被重新计算为(input_size*height/width, size),这样如果输入图片尺寸不一致,输出图片尺寸会不一致, 将导致bug1 问题 解决2: 也可以直接用opencv resize bug2 将图片全部转成一个channel 比如RGB...
其中,num_workers和batch_size是两个重要的参数,它们直接影响到内存的使用和数据的加载速度。如果不合理设置,可能会导致内存溢出(Out of Memory)的问题。 1. num_workers num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。设置合理的num_workers可以充分利用多核CPU的优势,加速数据的加载。但是,如果设置得太高,会...
调整batch size: 动态调整batch size或系统设计为基于数据集大小来计算batch size。 使用自定义的collate_fn: 可以自定义collate_fn来智能处理样本数据。 下面将逐一介绍每种方法并提供代码示例。 3.1 丢弃不完整的批次 可以通过drop_last=True参数,来丢弃最后一个小于batch size的 batch。
data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sample=None, batch_sample=None, num_workers=0, collate_fn=<function default_collate at 0x7f108ee01620>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None ) 参数说明: dataset:加载的数据集 batch_size:批大小 shuffle:...
DataLoader在PyTorch中扮演着重要的角色，它的格式如下：当你处理一个包含1000个样本的训练数据集，并且设置batch_size为10时，Dataloader将生成100个批次。这表示每一次迭代，模型会接收10个样本进行处理。值得注意的是，当dataset的大小不能被batch_size整除时，Dataloader的最后一个批次可能会有所不同。
它是由collate_fn函数及其默认行为引起的。其主要目的是简化批量制备过程。因此，您可以自定义您的批处理...