保留小核,num_workers设为8是一个不错的设置点,既能充分利用CPU资源,也不会引入过多的进程调度和通信...
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...
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_workersforworkersin[0,1,2,4,8]:elapsed_time=time_loader(workers)print(f'num_workers:{workers...
在拥有多张GPU的环境下,我们可以将num_workers设置为显卡数量的2到4倍,以充分利用多张显卡的计算能力。 dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=8) 1. 在上述代码中,`num
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,...
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...
问题: 在跑tsm模型的时候,发现gpu的利用率低,而且中间有间断,num_workers设置的是16,batch_size16,有8个显卡(后来检查才发现有56个cpu) 然后把num_workers改成56,batchsize也改为56,解决!!!gpu利用率一下子提升了
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__...
解决pytorchDataLoadernum_workers出现的问题 最近在学pytorch,在使⽤数据分批训练时在导⼊数据是使⽤了 DataLoader 在参数 num_workers的设置上使程序出现运⾏没有任何响应的结果，看看代码 import torch #导⼊模块 import torch.utils.data as Data BATCH_SIZE=8 #每⼀批的数据量 x=torch.linspace(1,...
torch Dataloader中的num_workers 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 1、首先生成很多随机文本txt 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行...