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...
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...
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...
在PyTorch中,num_workers参数用于指定在数据加载过程中使用的工作线程数。增加num_workers的值可能会导致训练阻塞的问题,原因可能是CPU资源不足、内存资源不足或数据加载和处理速度不一致。为了解决这个问题,我们可以尝试降低num_workers的值,增加计算资源,优化数据加载和处理过程,或者调整其他相关参数。通过合理调整这些参数...
在PyTorch中,num_workers参数用于指定在数据加载过程中使用的工作线程数。增加num_workers的值可能会导致训练阻塞的问题,原因可能是CPU资源不足、内存资源不足或数据加载和处理速度不一致。为了解决这个问题,我们可以尝试降低num_workers的值,增加计算资源,优化数据加载和处理过程,或者调整其他相关参数。通过合理调整这些参数...
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...
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>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据,主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num_workers的值依赖于 batch size和机器性能。 4、一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量 5、最好的办法是缓慢增加num_workers,直到训练速度不再提高,就停止增加num_workers的值。
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