1.确定pin_memory取值 场景判断: 如果你使用的是 GPU 进行训练,并且数据加载是从 CPU 内存传输到 GPU 的过程(特别是大批量的数据),建议将pin_memory设置为True。 如果你在 CPU 上进行训练,或者数据加载传输速度对整体训练时间影响不大,pin_memory可以设置为False。 测试方法:先分别设置pin_memory=True和pin_memo...
步骤: 在训练代码中分别设置pin_memory=True和pin_memory=False,测试不同num_workers值下的训练时间。 监控内存使用情况: 步骤: 在任务管理器的“性能”选项卡中选择“内存”,观察内存使用率。 注意是否出现内存不足或大量使用虚拟内存的情况。 结果判断:如果在pin_memory=True时内存使用过高,可能会影响训练速度,建...
确保数据集的预处理和增强操作是高效的,避免在数据加载过程中产生过多的中间数据。 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。
对于数据读取的加速,网上还有很多辅助工具帖子,比如prefectch等办法,我这里只讲一个从根本上的优化。 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...
7. pin memory = True 如果开了pin memory:每个worker都需要缓存一个batch的数据.batch size和num_...
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...
num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) AI代码助手复制代码 1. dataset:加载的数据集(Dataset对象) 2. batch_size:batch size 3. shuffle::是否将数据打乱 4. sampler: 样本抽样,后续会详细介绍 5.num_workers:使用多进程加载的进程数,0代表不使用多进程 ...
🐛 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...
我想通过增加工作人员数量来更快地加载数据集。python deep-learning multiprocessing google-colaboratory pytorch-dataloader 1个回答 0投票 colab 会有所帮助: pin_memory=True最新问题 如何在opencv中将图像从CV_8UC1转换为CV_32FC1类型? 使用C# 访问 Azure Devops 查询结果 错误:找不到样式属性“android:attr/...