找出最佳值:记录每次测试的训练时间,直到发现增加num_workers已经不再显著加快训练速度,或系统资源负载过高,此时可以确定一个最优的num_workers值。 3.综合调整 综合考虑:pin_memory和num_workers可能会相互影响。例如,在使用较大的num_workers时,开启pin_memory可能更能发挥其作用。建议在找到较好的num_workers值后,...
减少num_workers进行测试: 步骤: 从较低的num_workers值开始(如1或2),逐步增加并记录每个值下的训练时间。 结果判断:如果在某个特定num_workers值后训练时间突然变长,说明可能是系统资源过度占用或线程调度问题。 6.pin_memory的影响 检测方案: 开启和关闭pin_memory: 步骤: 在训练代码中分别设置pin_memory=True...
2.pin_memory 创建Dataloader时,pin_memory=True表示将load进的数据拷贝进锁页内存区,将内存中的Tensor转移至GPU cuda区会很快;pin_memory=False表示将load进数据放至非锁页内存区,速度会较慢。 当计算机的内存充足的时候,设置pin_memory=True。当系统卡住,或者交换内存使用过多的时候,设置pin_memory=False。因为pi...
DataLoader打开pin_memory,将数据复制到限定内存加速传入gpu。设置workers并行加载,但这个前提是你用了合适的Dataset或者换个运行平台。(但实测发现,如果数据预处理不复杂或者数据不大的话,多workers反而拉慢了速度因为进程间的通信。) 对于自定义Dataset(尽可能用vision,audio,text等大类的Dataset),pytorch官方的例子算是...
如果可能的话,尽量使用pin_memory=True参数,这可以让数据在加载到GPU之前就被锁定在固定的内存区域,减少内存碎片。 在训练过程中,可以使用PyTorch的torch.utils.check_point函数来实现模型的检查点训练(Checkpointing),以减少内存消耗。 总结 合理设置DataLoader的num_workers和batch_size是避免内存溢出的关键。在实际应用...
减少num_workers的值,以减少内存消耗。 使用pin_memory=True参数,将数据预先加载到固定内存中,这样可以减少内存碎片并提高内存利用率。 如果可能的话,尝试减小批量大小(batch size),以减少每个子进程所需的内存。 问题3:出现“AssertionError: DataLoader worker (pid XXX) is killed by signal: Segmentation fault”...
修改其它相关参数:除了num_workers之外,还可以尝试调整其他相关参数,如batch_size和pin_memory等,以优化数据加载和处理的效率。 总结 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...
修改其它相关参数:除了num_workers之外,还可以尝试调整其他相关参数,如batch_size和pin_memory等,以优化数据加载和处理的效率。 总结 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...
🐛 Bug There seems to be an issue with CPU utilization when using a DataLoader with pin_memory=True and num_workers > 0. I revisited some old code that had pin_memory=True and two workers that weren't doing all that much. It pinned all of...
5.num_workers:使用多进程加载的进程数,0代表不使用多进程 6. collate_fn: 如何将多个样本数据拼接成一个batch,一般使用默认的拼接方式即可 7. pin_memory:是否将数据保存在pin memory区,pin memory中的数据转到GPU会快一些 8. drop_last:dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍,drop_last为True会将多...