基本结论:可以看到,不管是在SSD,还是机械硬盘上,总的耗时基本不变(SSD小一些,但原因也可能是实验不充分),并没有因为numworkers增大而减小,令我很费解!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...
我们设置了num_workers为4,这意味着会有4个子进程并行加载数据。 总结 num_workers参数是PyTorch中DataLoader的一个重要参数,它决定了数据加载过程中的并行工作线程数。通过合理设置num_workers值,我们可以充分利用多核CPU的性能,加快数据加载速度,提高训练效率。在实际应用中,建议根据硬件配置和具体需求来选择合适的num_...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) 参数详解: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worke...
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...
(self):# 初始化代码,比如加载数据路径等self.data=range(1000)# 示例数据def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]# 创建数据集实例dataset=MyDataset()# 使用 DataLoader 加载数据dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,num_workers=4)# 使用 Dataloader...
torch Dataloader中的num_workers 考虑这么一个场景,有海量txt文件,一个个batch读进来,测试一下torch DataLoader的效率如何。 基本信息: 本机配置:8核32G内存,工作站内置一块2T的机械硬盘,数据均放在该硬盘上 操作系统:ubuntu 16.04 LTS pytorch:1.0 python:3.6...
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...
上述代码中,我们使用了CIFAR10数据集进行图像分类训练,并设置了num_workers=4来启用4个工作进程加载数据。在实际应用中,可以根据自己的硬件资源和数据集大小来选择合适的num_workers值。如果观察到训练阻塞的情况,可以尝试将num_workers值适当降低,例如改为2或1,以减少并行工作进程的数量。 在训练过程中,可以根据具体...
然后,我们指定了每个批次中的样本数量(batch_size=32)、在每个epoch开始时打乱数据(shuffle=True)以及使用4个子进程加载数据(num_workers=4)。最后,在训练循环中,我们遍历data_loader,每次迭代返回一个批次的数据和标签,然后进行模型训练和反向传播等操作。 总结 通过Dataset和DataLoader两个类,我们可以轻松地在PyTorch...
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...