num_workers参数可以指定DataLoader的子进程的数量。每个子进程都会负责加载数据,然后将数据传递给主进程,主进程在接收到数据之后进行处理和训练。使用多个子进程可以并行加载数据,从而减少数据加载的时间,提高训练效率。 2. 设置num_workers参数的大小: 设置num_workers参数的大小需要考虑以下几个因素: - CPU的性能:若CP...
总结起来,num_workers参数是PyTorch中用于控制数据加载器并行加载数据的参数。通过合理设置num_workers的值,可以充分利用硬件资源,加速数据加载过程,提高训练效率。
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、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。 3、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...
一、概述 数据集较小时(小于2W)建议num_works不用管默认就行,因为用了反而比没用慢。 当数据集较大时建议采用,num_works一般设置为(CPU线程数+-1)为最佳,可以用以下代码找出最佳num_works(注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if __name__ == '__main__':下才不会报错) 二、代码 importti...
设置num_workers为0,也就是用主进程读取数据后,模型训练程序运行正常。 解答: PyTorch——num_workers参数的设置 Soumith Chintala也在《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》中说到过这个问题: Soumith Chintala也在《Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz》中说到过这个问题: ...
应该没事，一般开多线程都是开2倍于core数量的线程来跑。
应该没事，一般开多线程都是开2倍于core数量的线程来跑。
num_workers参数的设置取决于硬件资源和数据集的大小。一般来说,可以将num_workers设置为CPU核心数量或稍微小于CPU核心数量。如果设置过高,会导致过多的工作进程竞争计算资源,可能会导致训练阻塞或性能下降。相反,如果设置过低,可能无法充分利用计算资源,导致数据加载速度变慢。 在实际应用中,可以通过逐渐增加num_workers...
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、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。3、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。