找出最佳值:记录每次测试的训练时间,直到发现增加num_workers已经不再显著加快训练速度,或系统资源负载过高,此时可以确定一个最优的num_workers值。 3.综合调整 综合考虑:pin_memory和num_workers可能会相互影响。例如,在使用较大的num_workers时,开启pin_memory可能更能发挥其作用。建议在找到较好的num_workers值后,...
pin_memory=True有助于确保数据以最高效的方式移动到 GPU,尤其是当与.to(device)中的non_blocking=True结合使用时。 2、多 GPU 或分布式训练场景 当使用多 GPU 配置时,无论是通过torch.nn.DataParallel还是torch.distributed,高效数据传输的重要性都会提高。GPU 需要尽快接收数据,避免等待数据而导致并行化效率低下。
# 示例网络和 DataLoader 设置model = nn.DataParallel(nn.Linear(256*256*3, 10)).to(device)dataloader = DataLoader(datasets.ImageFolder('path/to/data', transform=transform),batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4,pin_...
10)).to(device)dataloader=DataLoader(datasets.ImageFolder('path/to/data',transform=transform),batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True# 为跨 GPU 的快速传输启用)# 多 GPU 训练
当pin_memory=True时,数据加载器会在数据被送到GPU之前,先将其加载到固定的(钉住的)内存中。这样,当数据被送到GPU时,它已经在固定内存中,从而减少了数据传输的延迟。 需要注意的是,启用pin memory需要在创建DataLoader时指定num_workers参数,因为pin memory需要多进程支持。通常,我们将num_workers设置为CPU核心数,...
🐛 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...
dataloader=DataLoader(train_data,batch_size=batch_size,drop_last=True,shuffle=True,num_workers=workers,collate_fn=cut_paste_collate_fn,persistent_workers=True,pin_memory=True,prefetch_factor=5) to this: dataloader=DataLoader(train_data,batch_size=batch_size,drop_last=True,shuffle=True,num_workers...
8. 9. 4. 使用pin_memory提高数据加载速度 在将数据加载到GPU时,可以通过使用pin_memory=True来提高数据加载速度。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 创建数据集dataset=MyDataset()dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True) ...
数据预加载:使用DataLoader的num_workers参数来预加载数据。 混合精度训练:使用半精度浮点数(FP16)来减少内存占用和提高计算速度。 模型并行:将模型拆分成多个部分,部署在不同的GPU上。 梯度累积:通过多个小批次累积梯度来模拟大批次的效果。 混合精度训练示例 ...
CREATE resource unit S4C1G max_cpu=4, min_cpu=4, max_memory='1G', min_memory='1G', max_iops=10000, min_iops=1000, max_session_num=1000000, max_disk_size='1024G'; -- 创建资源池(分配资源) CREATE resource pool my_pool unit = 'S4C1G', unit_num = 1; ...