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 unexpectedl…
其中,num_workers参数就是控制并行加载的一个关键参数。 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...
1. num_workers num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。设置合理的num_workers可以充分利用多核CPU的优势,加速数据的加载。但是,如果设置得太高,会消耗大量的系统资源,反而导致效率下降,甚至引发内存溢出。 建议: 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...
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...
可以通过观察是否每隔num_workers个batch后出现长时间等待来判断是否需要继续增大num_workers。如果没有明显延时,说明读取速度已经饱和,不需要继续增大。反之,可以通过增大num_workers来缓解。 如果性能瓶颈是在io上,那么num_workers超过(cpu核数*2)是有加速作用的。但如果性能瓶颈在cpu计算上,继续增大num_workers反而会...
1. CPU资源不足 当num_workers设置较高时,每个工作进程(worker process)会在CPU上创建和执行,需要消耗额外的CPU资源。如果CPU资源不足,多个进程同时执行可能会导致训练阻塞。 2. 内存资源不足 每个worker进程在加载和处理数据时需要占用一定的内存。如果num_workers设置较高,会消耗更多的内存资源。当内存资源不足时...
当num_workers>0时,只有这些 workers 会检索数据,主进程不会。所以当num_workers=2时,会有最多两个 workers 同时丢数据到内存,而不是三个。 CPU 通常跑 100 个进程也不会有问题,worker 进程亦然。所以超过 CPU 核心的num_workers没问题。不过对于效率问题而言,这取决于你的 CPU 在其它任务上的消耗、CPU 性能...
一、概述 数据集较小时(小于2W)建议num_works不用管默认就行,因为用了反而比没用慢。当数据集较大时建议采用,num_works一般设置为(CPU线程数+-1)为最佳,可以用以下代码找出最佳num_works(注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if __name__ =
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...
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...