最佳的num_workers设置通常需要通过实验进行微调。不同的数据集和计算环境可能会有不同的最佳值。 3. 代码示例 以下是一个基本的代码示例,展示了如何使用DataLoader并设置num_workers: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,DatasetclassSimpleDataset(Dataset):def__init__(self,size):self.data=torch.randn(...
size):self.data=torch.randn(size,3,224,224)# 随机生成数据def__len__(self):returnlen(self.data)def__getitem__(self,idx):returnself.data[idx]# 创建数据集和数据加载器dataset=MyDataset(size=1000)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,num_workers=4)# ...
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...
num_workers=2, )defmain():forepochinrange(3):forstep,(batch_x,batch_y)inenumerate(loader):# training...print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| batch x:',batch_x.numpy(),'| batch y:',batch_y.numpy())if__name__=="__main__": main()''' # 下面这样直接运行会报错: for e...
num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。默认情况下,这个参数设置为0,意味着数据加载将在主进程中同步进行。增加num_workers可以并行加载数据,从而加速数据预处理和加载过程。然而,如果num_workers设置得过高,可能会导致内存占用过大,甚至引发内存溢出。 因此,在设置num_workers时,我们需要考虑系统的可用资源。一...
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CPU性能较差,则设置较小的num_workers,以避免CPU负载过高。同时,较小的num_workers还可以确保主进程有足够的计算资源进行训练。 - 内存的容量:每个子进程都需要占用一定的内存来加载数据。若内存容量有限,则应设置较...
Actually for a batch_size=32, num_workers=16 seem to be quite big.Have you tried any lower ...
train_dataset=datasets.CIFAR10(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4)# 构建模型并定义优化器、损失函数等 # 进行训练forepochinrange(num_epochs):forimages,labelsintrain_loader:# 在每个批次内进行训练...
在Python编程中,尤其是在使用诸如multiprocessing模块或特定库(如torch.utils.data.DataLoader)进行多进程操作时,numworkers参数是一个常见配置选项,该参数用于指定工作进程的数量,以便并行处理任务,提高数据加载和处理的效率,如果设置不当,尤其是设置得过高,就可能会遇到错误,以下详细探讨为什么numworkers设置过高会导致报错...