def__len__(self):returnlen(self.paths)def__getitem__(self,i):open(self.paths[i],'r').read()return1dst=Dst([f'./test_txt/{i}.txt'foriinrange(1000)])loader=DataLoader(dst,128,num_workers=0)ts=time()time_cost=[]fori,eleinenumerate(loader,1):dur=time()-ts time_cost.append(...
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 unexpectedl…
num_workers参数用于指定数据加载时使用的子进程数量。默认情况下,num_workers的值为0,表示数据加载将在主进程中执行。如果将num_workers设置为一个大于0的整数,则PyTorch将使用多个子进程来加载数据,以提高数据加载速度。 from torch.utils.data import DataLoader # 假设dataset是一个已经定义好的数据集对象 dataloade...
1、Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error_runtimeerror: cuda error: initialization error cud-CSDN博客 2、RuntimeError: CUDA error: initialization error-CSDN博客 3、【Pytorch】【DataLoader】RuntimeError: CUDA error: initialization error_runtimeerror: cuda error: initialization err...
num_workers参数的作用 num_workers参数指定了用于数据加载的子进程数量。当你设置num_workers大于0时,DataLoader会在后台启动相应数量的子进程来并行加载数据。这样可以充分利用多核CPU的优势,加快数据加载速度,提高训练效率。 如何选择合适的num_workers 选择合适的num_workers值取决于你的硬件配置和具体需求。一般来说,...
num_workers 太少可能导致数据加载成为训练的瓶颈。过多的 num_workers 可能增加内存消耗。不同硬件配置对合适的 num_workers 值有影响。网络状况也会间接影响 num_workers 的效果。合理设置 num_workers 需考虑数据的规模和复杂性。 数据预处理的复杂度会与 num_workers 相互作用。对于小数据集,较低的 num_...
使用Dataloader 中的 num_workers 设置与 Docker 的整合 引言 在深度学习和数据处理的过程中,使用DataLoader来加载数据是一个常见且必要的步骤。DataLoader提供了一个方便的接口来处理数据集、批次化数据以及在多进程下并行加载数据。而num_workers参数则控制了有多少个子进程来加载数据,这对于提高数据加载速度尤为重要。
(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)# 设置DataLoaderbatch_size=64num_workers=4# 根据系统CPU核心数设置适当的值train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=num_workers)# 简单遍历数据forimages,labelsintrain_loader:# 在这里可以...
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__...
在回答关于dataloader中num_workers的默认值问题之前,我们需要明确dataloader所属的库或框架。常见的库中,dataloader通常与PyTorch框架相关联。因此,我将基于PyTorch框架来回答你的问题。 确定dataloader所属的库或框架: 在这个问题中,我们假设dataloader指的是PyTorch中的DataLoader类。 查找PyTorch官方文档中关于DataLoader的...