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...
CPU核心数:如果你有多个CPU核心,可以设置较高的num_workers值,以便充分利用CPU。 数据集大小:对于大型数据集,增加num_workers可以显著提升数据加载速度。 内存限制:过多的进程可能会导致内存消耗过大,甚至引发内存错误。 一般来说,推荐从num_workers=0(使用主线程加载数据)开始,逐步增加,观察数据加载的性能变化。 示...
简单说就是内存最好大点,这样可以缓解cpu和硬盘的压力,但这通常不是问题,cpu最好多个核心,核心越多越有利于数据加载和预处理,这个的核心就是设置合理的num_workers的值,然后就是设置合适的batch_size,可以从小往大了试,一般超过一个值后就不会有什么速度的提升了。
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。 补充:pytorch中Dataloader()中的num_workers设置问题 如果num_workers的值大于0,要在运行的部分放进__main__()函...
num_workers的设置要根据以下因素考虑: CPU 核心数:一般设定为 CPU 核心数的一半或相等,需避免过度线程化。 I/O 性能:如果数据集较大且存储在慢速存储(如 HDD)上,可能需要增加num_workers的数量。 内存消耗:每增加一个工作线程,都会增加内存占用,确保系统内存足够。
虽然在设置num_workers时需要考虑以上因素,但通常情况下,可以遵循以下几个最佳实践: - 若CPU性能较好且内存充足,可以设置较大的num_workers。一般来说,一个合理的起点是将num_workers设置为CPU的核心数。 - 对于较小的数据集,设置较小的num_workers,如1或者2,以避免资源浪费。 - 对于大型的数据集,可以设置更大...
1. num_workers参数 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...
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...
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,操作系统可能会强制让一些进程等待,导致训练阻塞。 3. 数据加载和处理速度不一致 如果数据加载和处理的速度不一致,比如处理速度比加载速度快,那么加载线程可能会长时间等待处理线程完成任务,从而导致...
windows下DataLoader的num_workers设置引起卡死/堵塞/报错 原因: win环境启动线程是靠spwan(),而基于的Dataset基类定义的数据集,g...