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可以并行加载数据,从而加速数据预处理和加载过程。然而,如果num_workers设置得过高,可能会导致内存占用过大,甚至引发内存溢出。 因此,在设置num_workers时,我们需要...
worker subprocess with the worker id (an int in [0, num_workers - 1]) as input, after seeding and before data loading. (default: None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. - 首先dataloader初始化时得到datasets的采样list class DataLoader(object): r""...
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...
于是把num_workers改成0,奇迹发生了,居然训练一次只要0.25秒。这时候cuda还是有一点空隙,图像是靠在一起的尖三角形。而把num_workers改成1,速度又变慢成0.5秒一次。看cuda的图像,还是有空隙。于是batch size调高,又变回0.25秒一次了! 后面一点点修改,最后把num_workers设为3,batch size为24,一次的训练时长还...
改变num_workers的值(如0,1,2,4,8等)。 记录每次迭代的时间,分析最高效的配置。 为了帮助理解,以下是一个简单的性能测试示例: 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....
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 ...
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...
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...
num_workers=4)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将指定batch分配给指定worker，worker将它负责的batch加载进RAM。然后，dataloader从RAM中找本轮迭代要⽤的...