简单描述一下流程图,首先在for循环中去使用DataLoader,进入DataLoader之后是否采用多进程进入DataLoaderlter,进入DataLoaderIter之后会使用sampler去获取Index,拿到索引之后传输到DatasetFetcher,在DatasetFetcher中会调用Dataset,Dataset根据给定的Index以及在getitem中加载了索引文件txt中全部的数据集的图片路径和标签,读取一个batch...
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 方案二:使用“device”,后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可 device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 数据读入 PyTorch数据读入是通过Dataset+Dataloader的方式完成的,...
数据划分成训练集和测试集,然后用data.DataLoader转换为可批加载的方式。采用nn.DataParallel并发机制,环境有2个GPU。当然,数据量很小,按理不宜用nn.DataParallel,这里只是为了说明使用方法。 加载数据 boston = load_boston() X,y = (boston.data, boston.target) X_train, X_test, y_train, y_test = tra...
如果是在 GPU 上进行训练,DataLoader可以通过设置pin_memory=True来自动将 CPU 内存中的数据拷贝至 CUDA 可以直接访问的内存区域(即“pin”住内存),这样在数据从 CPU 到 GPU 的转移过程中可以享受到更快的速度。这是因为被pin住内存可以利用异步内存复制操作,避免同步等待,从而使得数据流水线更为顺畅。 2. DataLoa...
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set,batch_size=batch_size,sampler=val_sampler,pin_memory=True,num_workers=nw,collate_fn=val_data_set.collate_fn) 如果有预训练权重的话,需要保证每块GPU加载的权重是一模一样的。需要在主进程保存模型初...
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data_set, batch_size=batch_size, sampler=val_sampler, pin_memory=True, num_workers=nw, collate_fn=val_data_set.collate_fn) 如果有预训练权重的话,需要保证每块GPU加载的权重是一模一样的。需要在主进程保存模型初始化权重,在不同设备上载入主进程保存的...
如果batch size得比较大,那么在 Dataset和DataLoader,CPU 处理一个 batch 的数据就会很慢,这时你会发现Volatile GPU-Util的值会在 0%,20%,70%,95%,0% 之间不断变化。 nvidia-smi命令查看可以 GPU 的利用率,但不能动态刷新显示。如果你想每隔一秒刷新显示 GPU 信息,可以使用watch -n 1 nvidia-smi。 其实这...
训练开始时需要在DistributedSampler上设置 epoch,这样数据在 epoch 之间进行打乱,并且保证在每个 epoch 中使用相同的排序。 for epoch in range(1, self.EPOCHS+1): dist_train_samples.set_epoch(epoch) 对于DataLoader中的每个批次,将输入传递给GPU并计算梯度。
在PyTorch中,数据加载器(DataLoader)是一个非常重要的模块,它用于封装数据集(Dataset)并提供批量数据、打乱数据、多进程加载等功能。DataLoader使得数据的加载和预处理过程更加高效和灵活,对于模型训练的优化至关重要。 一、DataLoader的基本参数 使用DataLoader时,需要传入一个Dataset对象和一些可选参数。以下是DataLoader的...
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch.optim as optimizer 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3.1.2 GPU的设置 # 方案一:使用os.environ,这种情况如果使用GPU不需要设置 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' # 方案二:使用“device”,后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可 ...