在实际应用中,我们可以通过实验来确定最合适的num_workers值。例如,我们可以尝试不同的num_workers值,并观察其对数据加载速度和训练时间的影响。通过对比实验结果,我们可以找到最适合自己硬件和数据集的num_workers值。 总之,num_workers是PyTorch DataLoader中一个非常重要的参数,它决定了用于数据加载的子进程数量。通过...
num_workers>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据,主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num_workers的值依赖于 batch size和机器性能。 一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量 最好的办法是缓慢增加num_workers,直到训练速度不再提高,就停止增加num_workers的值。
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、RAM也很充足,就可以设置得更大些。 如果num_worker设为0,意味着每一轮迭代时,dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤(因为没有worker了),而是在RAM中找batch,找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢。
1.pytorch中num_workers详解; 完 各美其美,美美与共,不和他人作比较,不对他人有期待,不批判他人,不钻牛角尖。 心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
num_workers>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据，主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num_workers的值依赖于 batch size和机器性能。一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量 最好的办法是缓慢增加num_workers，直到训练速度不再提高，就停止增加num_workers的值...
本文将详细解释num_workers参数的作用,并深入探讨DataLoader的工作原理。 二、DataLoader中的num_workers参数 num_workers参数用于指定数据加载时使用的子进程数量。默认情况下,num_workers的值为0,表示数据加载将在主进程中执行。如果将num_workers设置为一个大于0的整数,则PyTorch将使用多个子进程来加载数据,以提高数据...
num_worker设置得大,好处是寻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,也加重了CPU负担(worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛)。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、RAM也很充足,就可以设置得更大些。
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4) 参数详解:每次dataloader加载数据时:dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worke...