下面是DataPrefetcher的简易实现: importtorchimporttimefromthreadingimportThreadclassDataPrefetcher:def__init__(self,data_loader):self.data_loader=data_loader self.stream=torch.cuda.Stream()self.prefetch_thread=Thread(target=self._get_next)self.data_iter=iter(data_loader)self.next_data=Noneself._prefe...
(1)prefetch_generator 使用prefetch_generator 库在后台加载下一 batch 的数据。 安装: pip install prefetch_generator 1. 使用: # 新建DataLoaderX类 from torch.utils.data import DataLoader from prefetch_generator import BackgroundGenerator class DataLoaderX(DataLoader): def __iter__(self): return Backgr...
data,label=prefetcher.next()iteration=0whiledata is not None:iteration+=1# 训练代码 data,label=prefetcher.next() 用prefetch库实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/97190313 安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install prefetch_generator 使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
torch.utils.data.DataLoader 是 PyTorch 数据加载的核心,负责加载数据,同时支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,支持单进程/多进程,还可以设置 loading order, batch size, pin memory 等加载参数。其接口定义如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle...
使用prefetch_generator 库在后台加载下一 batch 的数据。 安装: pip install prefetch_generator 使用: # 新建DataLoaderX类from torch.utils.data import DataLoader from prefetch_generator import BackgroundGenerator class DataLoaderX(DataLoader): def __iter__(self): return BackgroundGenerator(super().__iter...
prefetch_generator(方法)让读数据的worker能在运算时预读数据,而默认是数据清空时才读 model方面: 用float16代替默认的float32运算(方法参考,搜索"fp16"可以看到需要修改之处,包括model、optimizer、backward、learning rate) 优化器以及对应参数的选择,如learning rate,不过它对性能的影响更重要【占坑】,注意它影响的...
from torch.utils.data import DataLoaderdataset = ...loader = DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None,pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0,worker_init_fn=None, prefetch_factor=2,persistent_workers=False) ...
本文，我们将了解如何基于 PyTorch 最新的 完全分片数据并行 (Fully Sharded Data Parallel，FSDP) 功能用 Accelerate 库来训练大模型。动机 🤗 随着机器学习 (ML) 模型的规模、大小和参数量的不断增加，ML 从业者发现在自己的硬件上训练甚至加载如此大的模型变得越来越难。 一方面，人们发现大模型与较小的模型相比...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...
2.修改dataloader的prefetch_factor(pytorch版本1.7以上的新特性,我用的Pytorch-1.8.1可以使用),default=2,表示有2 * num_workers样本会被提前取出 train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=512, num_workers=6,prefetch_factor=4) ...