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...
PyTorch提供了DataLoader来方便地实现数据的批量加载和并行处理。其中,num_workers和batch_size是两个重要的参数,它们直接影响到内存的使用和数据的加载速度。如果不合理设置,可能会导致内存溢出(Out of Memory)的问题。 1. num_workers num_workers参数决定了用于数据加载的子进程数量。设置合理的num_workers可以充分利用...
dataset =SimpleDataset() dataloader= DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3)forbatchindataloader:print(batch) 主进程初始化 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3) 创建num_workers个不同的子进程。 为每个子进程维护一个index_queue,用于发送需要采集数据的index。注意,队列...
首先简单介绍一下DataLoader,它是PyTorch中数据读取的一个重要接口,该接口定义在dataloader.py中,只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口(除非用户重写…),该接口的目的:将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个Batch Size大小的Tensor,用于后面的训练。 官方对DataLoader的说明是:“数据加载由...
dataset=CustomDataset(data)dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4) 1. 2. 3. 4. 在这个示例中,我们创建了一个数据加载器对象dataloader,它从dataset中每次加载32个样本,并在每个epoch开始时随机打乱数据。参数num_workers设置了加载数据的工作进程数量,这是本文重点讨论的。
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...
【摘要】 讲解PyTorch DataLoader num_workers参数设置导致训练阻塞在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的...
讲解PyTorch DataLoader num_workers参数设置导致训练阻塞 在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因,并提...
特别是当处理大型数据集时,合理使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数能够显著提升数据加载速度。然而,num_workers的配置并非总是一帆风顺,有时可能会遇到一些挑战。为了帮助大家更好地理解和使用这一参数,本文将对常见的问题及其解决方案进行介绍,并推荐百度智能云文心快码(Comate)作为提升编码效率的工具,详情参见:...
最近有个项目,因为在dataload阶段,有很多cv2的变换,所以读取batch的速度有点慢,于是遇到了个坑。 一开始按照网上测试最优num_workers的代码跑了一下,最优的数字应该是5个线程。但是跑起来之后奇慢无比,训练…