1、结合pin_memory和num_workers 需要注意的是:DataLoader中的num_workers设置控制加载批次数据的子进程数量。使用多个 worker 可以加速数据加载,当与pin_memory=True结合使用时,可以最大化数据吞吐量。但是如果num_workers设置过高,可能会...
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,...
1、结合pin_memory和num_workers 需要注意的是:DataLoader中的num_workers设置控制加载批次数据的子进程数量。使用多个 worker 可以加速数据加载,当与pin_memory=True结合使用时,可以最大化数据吞吐量。但是如果num_workers设置过高,可能会与内存或 CPU 资源竞争,适得其反。 为了找到合适的平衡,需要尝试不同的num_work...
1、结合pin_memory和num_workers 需要注意的是:DataLoader中的num_workers设置控制加载批次数据的子进程数量。使用多个 worker 可以加速数据加载,当与pin_memory=True结合使用时,可以最大化数据吞吐量。但是如果num_workers设置过高,可能会与内存或 CPU 资源竞争,适得其反。 为了找到合适的平衡,需要尝试不同的num_work...
1、结合pin_memory和num_workers 需要注意的是:DataLoader中的num_workers设置控制加载批次数据的子进程数量。使用多个 worker 可以加速数据加载,当与pin_memory=True结合使用时,可以最大化数据吞吐量。但是如果num_workers设置过高,可能会与内存或 CPU 资源竞争,适得其反。
(1)Dataloader中worker(num_worker)的数量设置多少比较合适? num_worker设置大,优点是寻batch速度快,因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大,worker加载数据到RAM的进程是CPU复制,加重了CPU负担。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数,如果CPU很强...
num_workers=4, pin_memory=True # 加快数据向 GPU 的传输速度 ) # 数据传输至 GPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') for batch in dataloader: images, labels = batch images = images.to(device, non_blocking=True) # 更快的传输 ...
dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True # 启用或禁用pin_memory )总结 优化PyTorch DataLoader的性能是一个持续的过程,需要根据你的具体需求和硬件资源进行调整。通过理解迭代超时的原因和pin_memory参数的作用,你可以更好地配置DataLoader,从而提高数据加载和模型训练的效率。相关...
num_workers:使用多进程加载的进程数,0代表不使用多进程, collate_fn: 如何将多个样本数据拼接成一个batch,一般使用默认的拼接方式即可 pin_memory:是否将数据保存在pin memory区,pin memory中的数据转到GPU会快一些 drop_last:dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍,drop_last为True会将多出来不足一个ba...
在PyTorch 中,DataLoader是一个用于加载数据的核心组件。它负责从数据集中读取数据,并将其转换为适合模型输入的格式。DataLoader支持多线程数据加载,可以显著提高数据读取的速度。通过设置num_workers参数,用户可以指定用于数据加载的线程数量,从而进一步提升数据加载的效率。