memory_tracker = tracker.SummaryTracker() 1. 2. 接口返回处打印内存差异,观察内存是否有泄漏 memory_tracker.print_diff() # 本次内存和上次内存块的差异 1. 我们用的sanic,所以直接在main.py文件添加如下代码: from pympler import tracker,summary,muppy memory_tracker = tracker.SummaryTracker() @app.middl...
batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None,generator=None,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False,pin_memory_device='')
2. 在 DataLoader 中使用多个 worker 和页锁定内存 当使用 torch.utils.data.DataLoader 时,设置 num_workers > 0,而不是默认值 0,同时设置 pin_memory=True,而不是默认值 False。 参考文档:https://pytorch.org/docs/stable/data.html 来自NVIDIA 的高级 CUDA 深度学习算法软件工程师 Szymon Micacz 就曾使用...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(image_dataset_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) # DataLoader将自定义的Dataset根据batch size大小、是否shuffle等封装成一个又一个batch大小的Tensor,数据给模型进行训练测试 valid_loader = torch.utils.data.DataLoader(i...
torch.utils.data.DataLoader中尽量设置pin_memory=True,对特别小的数据集如 MNIST 设置pin_memory=False反而更快一些。num_workers的设置需要在实验中找到最快的取值。 用del及时删除不用的中间变量,节约 GPU 存储。 使用inplace操作可节约 GPU 存储,如
pin_memory:可选参数,bool。默认False,只在cpu张量上有效。设置之后返回的张量会被分配到指定的内存。 例子 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> torch.tensor([[0.1, 1.2], [2.2, 3.1], [4.9, 5.2]]) tensor([[ 0.1000, 1.2000], [ 2.2000, 3.1000], [ 4.9000, 5.2000]]) >>...
pin_memory(bool,可选参数):只对cpu张量有效,默认False,用来确定是否分配在一个固定的内存 memory_format 例子 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>torch.empty(2,3)tensor(1.00000e-08*[[6.3984,0.0000,0.0000],[0.0000,0.0000,0.0000]]) ...
utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers, pin_memory=pin_memory, ) 原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。 编程算法 pytorch tensorflow #Python #AI #多线程 #pytorch...
(root='../data/cifar100',train=False,download=True,transform=apply_transform)train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,batch_size=64,num_workers=2,pin_memory=True,shuffle=True)test_loader=torch.utils.data.DataLoader(test_dataset,batch_size=64,num_workers=2,pin_memory=True,shuffle=...
PikaPython 是一个完全重写的超轻量级 python 引擎,零依赖,零配置,可以在Flash ≤ 64KB,RAM≤ 4KB的平台下运行(如 stm32g030c8 和 stm32f103c8),极易部署和扩展,具有大量的中文文档和视频资料。 PikaPython 也称 PikaScript、PikaPy。 PikaPython 具有框架式 C 模块开发工具,只要用 Python 写好调用 API ,就能...