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_size大小的Img和Label数据之后,通过一个collate_fn将数据进行整理,整理成batch_Data的形式...
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,...
3. DataLoader的使用实例 创建了一个ImageFolder数据集并应用了transforms.ToTensor()转换之后,你已经正确地设置了数据预处理流程,确保了DataLoader在批处理时接收到的是 Tensor 类型的数据。接下来要查看DataLoader中的特定元素,你可以通过迭代的方式来访问它们: from torchvision import transformsfrom torchvision.datasets i...
.DataLoader(training_set, **params) validation_set = Dataset(partition['validation'], labels) validation_generator = torch.utils.data.DataLoader(validation_set, **params) # 训练循环 for epoch in range(max_epochs): # 训练 for local_batch, local_labels in training_generator: # 转移到 GPU ...
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...
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...
Pytorch Dataloader加速 在进行多卡训练的时候,经常会出现GPU利用率上不来的情况,无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是,CPU生成数据的能力,已经跟不上GPU处理数据的能力。 方法一 常见的方法为修改Dataloader里面的线程数量,利用多线程技术提高数据生产能力,但是这种方法提速并不是特别明显。
再下面的if语句的作用简单理解就是,如果pin_memory=True,那么Pytorch会采取一系列操作把数据拷贝到GPU,总之就是为了加速。 综上可以知道DataLoader,Sampler和Dataset三者关系如下: 在阅读后文的过程中,你始终需要将上面的关系记在心里,这样能帮助你更好地理解。
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...
pin_memory(可选,默认为False):是否将数据存储在CUDA固定(pinned)内存中,以便更快地将数据转移到GPU。 drop_last(可选,默认为False):如果数据集大小不能被batch_size整除,设置为True可删除最后一个不完整的批次。 二、DataLoader的使用示例 下面是一个使用DataLoader加载数据的简单示例: import torch from torch.ut...