总之,num_workers是PyTorch DataLoader中一个非常重要的参数,它决定了用于数据加载的子进程数量。通过合理设置num_workers的值,我们可以优化数据加载速度,提高训练效率。然而,在选择num_workers的值时,需要综合考虑硬件配置、内存资源和数据集大小等因素,以避免可能出现的问题。希望本文能够帮助读者深入理解num_workers的作用...
importtime# 性能测试函数deftime_loader(num_workers):train_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True,num_workers=num_workers)start_time=time.time()forimages,labelsintrain_loader:pass# 模拟训练步骤end_time=time.time()returnend_time-start_time# 测试不同的num_workers...
num_workers表示使用多少个子进程用于数据加载。 默认情况下,num_workers=0表示使用主进程加载数据。 训练过程在主进程中工作,在训练过程中使用一个批处理之后,从磁盘上读取另一个批处理数据。 设置了num_workers之后,就可以利用机器的多个内核。在主进程准备好一个批处理的时候,下一个批处理已经加载并准备好了。批...
num_workers是DataLoader的一个重要参数,用于指定并行加载数据的进程数。通过增加num_workers的值,我们可以在后台使用多个进程来加载数据,从而加快数据加载的速度。例如,当num_workers=0时,数据将在主进程中加载;当num_workers>0时,数据将在多个进程中并行加载。 需要注意的是,num_workers的取值范围应该是大于等于0的...
讲解PyTorch DataLoader num_workers参数设置导致训练阻塞 在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因,并提...
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也不会影响训练速度 当加载batch的时间 > 数据训练的时间 GPU每次训练完都需要等待CPU完成数据的载入 ...
num_workers表示使用多少个子进程来进行数据加载,实际上是跑在CPU上的。设置为0则在主进程完成,否则在子...
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几个因素: - CPU的性能:若CP...
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。
我一贯的理解是:比如num_workers为4,那么每个worker计算一个batch,因为本机多核且大于4,讲道理4个worker并行处理,因此时间为num_workers=0的1/4才合理,那原因是为何呢?(这个实验本来是为了load audio数据,其实在audio上作类似实验也是一致的现象) 补充了一个实验,尝试用ray读取,代码如下,...