pytorch在用DataLoader做数据流工具的时候,在定义过程如果设置了num_workers大于0的时候,就会出现堵塞挂死或者错误。 会报出:"RuntimeError: DataLoader worker (pid (s) 11343, 11344) exited unexpectedly" 网上绝大部分的帖子都是建议有三种: 把num_workers设置成0。 把DataLoader包入python脚本的main函数内。 不...
- 其中 _DataLoaderIter(self)输入为一个dataloader对象;如果num_workers=0很好理解,num_workers!=0引入多线程机制,加速数据加载过程; - 没有多线程时:batch = self.collate_fn([self.dataset[i] for i in indices])进行将index转化为data数据,返回(image,label);self.dataset[i]会调用datasets对象的 __getite...
dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker,每个worker通过主进程获得自己需要采集的图片id(id的顺序由sampler或shuffle得到), worker将它负责的batch加载进RAM内存中(因此增大num_workers,内存占用...
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,会消耗大量的系统资源,反而导致效率下降,甚至引发内存溢出。 建议: 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_wor...
PyTorch中的DataLoader为我们提供了便捷的数据加载方式,其中num_workers和batch_size是两个重要的参数。合理设置这两个参数可以有效避免内存溢出,提高训练效率。 1. num_workers参数 num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。默认情况下,这个参数设置为0,意味着数据加载将在主进程中同步进行。增加num_workers可以...
train_loader= torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size, shuffle=True,num_workers=4) AI代码助手复制代码 参数详解: 1、每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指...
修改num_workers参数 现在我们来详细讲解每一步需要做什么,以及需要使用的代码和代码的注释。 步骤1:初始化 首先,我们需要创建一个Dataset对象,该对象用于存储和管理数据。例如,我们可以使用torchvision中的datasets模块来加载MNIST手写数字数据集。 importtorchvision.datasetsasdatasets# 创建MNIST数据集对象dataset=datasets....
1. num_workers参数的作用: num_workers参数可以指定DataLoader的子进程的数量。每个子进程都会负责加载数据,然后将数据传递给主进程,主进程在接收到数据之后进行处理和训练。使用多个子进程可以并行加载数据,从而减少数据加载的时间,提高训练效率。 2. 设置num_workers参数的大小: 设置num_workers参数的大小需要考虑以下...
此外仅仅将部分代码放在if __name__ == '__main__'还不够,发现:如果__name__外面还有其他非定义类、非定义函数的代码,则有多少个num_workers就会重复执行多少次代码。其原因也是因为Windows创建进程的方式是重新运行主脚本。 总结:如果要使用多进程,必须将创建多进程的代码放在if __name__ == '__main__...
num_workers通过影响数据加载速度,从而影响训练速度 在调整num_workers的过程中,发现训练速度并没有变化 原因在于: num_workers是加载数据(batch)的线程数目 当加载batch的时间 < 数据训练的时间 GPU每次训练完都可以直接从CPU中取到next batch的数据 无需额外的等待,因此也不需要多余的worker,即使增加worker也不会影...