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...
步骤5:使用num_workers设置为0 # 使用num_workers设置为0fordataintrain_loader_num_workers_0:# 进行训练 1. 2. 3. 步骤6:比较两种设置的性能 通过比较使用num_workers设置为1和0时的训练速度、内存占用情况等指标,可以发现设置num_workers为1时会启用多线程加速数据加载,而设置为0则只使用主线程加载数据,会...
不过今天想起来把 num_worker 从2调为0,没想到又跑得飞快了,看来机器性能好的情况下,也并不一定要把 num_worker 设得高一点,还是要看实际情况而定。
win环境启动线程是靠spwan(),而基于的Dataset基类定义的数据集,getitem()的过程会和脚本原来进程冲突等等。冲突会造成报错,然而你的自定义Dataset里调用了getitem()如opencv,numpy等包的话会发生卡死。 解决办法一: 把num_workers设置成0。 解决方法二、 ifname== 'main’ 不同平台的区别,在 windows平台,python是...
3、如果num_worker设为0,意味着每一轮迭代时,dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤(因为没有worker了),而是在RAM中找batch,找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢。 设置大小建议: 1、Dataloader的num_worker设置多少才合适,这个问题是很难有一个推荐的值。有以下几个建议: ...
如果num_worker设为0,意味着每一轮迭代时,dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤(因为没有worker了),而是在RAM中找batch,找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢 设置大小建议: Dataloader的num_worker设置多少才合适,这个问题是很难有一个推荐的值。有以下几个建议: ...
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。一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量 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。
3、如果num_worker设为0，意味着每⼀轮迭代时，dataloader不再有⾃主加载数据到RAM这⼀步骤（因为没有worker了），⽽是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢。设置⼤⼩建议：1、Dataloader的num_worker设置多少才合适，这个问题是很难有⼀个推荐的值。有以下⼏个建议：2、...
我的代码在data_loader中使用了opencv 来读取图片。 但是据说opencv3.4多线程是有bug的,会跟pytorch的多线程冲突。 num_worker>0 则代码崩溃,改成num_worker=0 则很慢. ##解决方案: import cv2 cv2.setNumThrea
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,那原因是为何呢?(这个实验本来是为了load audio数据,其实在audio上作类似实验也是一致的现象) 补充了一个实验,尝试用ray读取,代码如下,...