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,会相对慢一些。 通过以上步骤,小白应该能够理解...
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...
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。
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的值依赖于 batch size和机器性能。一般开始是将num_workers设置...
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
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: ...
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,...
在Dataloader中将num_worker设置为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。 在起Docker容器时,设置 --ipc=host 或 --shm-size 或者 docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=2,3 --shm-size 8G...
当num_workers设置较高时,每个工作进程(worker process)会在CPU上创建和执行,需要消耗额外的CPU资源。如果CPU资源不足,多个进程同时执行可能会导致训练阻塞。 2. 内存资源不足 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...