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...
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...
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. 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...
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_workers的值。 2. batch_size batch_size表示每次加载到内存中的样本数量。设置合适的batch_size对于内存的使用和模型的训练效果都有重要影响。 建议: 初始时...
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...
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...
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...