设置num_workers为0 |步骤|代码|说明||---|---|---|| 1 | ```python |import torch.utils.data as data |``` | 导入PyTorch的data模块 | | 2 | ```python |train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=0) |``` | 设置num_workers为0 | 1. 2. 3...
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...
区别如下：1、当numworkers为0时，表明不使用多线程，所有的数据加载和预处理操作都是在主线程中进行。意味着在数据加载和预处理的过程中，主线程会被阻塞，无法进行其他操作。2、当numworkers为1时，表明使用一个额外的工作线程来进行数据加载和预处理操作。意味着在数据加载和预处理的过程中，主线程可...
DataLoader的num_workers参数是一个经常被忽视但非常重要的设置,它决定了数据加载过程中使用的子进程数量。本文将详细解释num_workers的作用、如何设置以及它对数据加载性能的影响。 1. num_workers的作用 num_workers参数用于指定数据加载过程中使用的子进程数量。默认情况下,num_workers的值为0,意味着数据加载将在主...
1. num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据,这个可能会是一个瓶颈。 2. num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据,而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。 3. 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...
num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据,这个可能会是一个瓶颈。 num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据,而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。 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...
num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据,这个可能会是一个瓶颈。 num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据,而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。 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。
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。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...
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...