num_workers参数在PyTorch的DataLoader中起着至关重要的作用,它决定了用于数据加载的子进程数量。通过合理设置num_workers,我们可以充分利用硬件资源,提高数据加载速度,从而加速模型的训练。然而,在设置num_workers时,我们需要考虑硬件配置、数据集大小以及数据加载的复杂性等因素,以确保最佳的性能和效率。 希望本文能帮助你...
1. num_workers参数的作用: 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...