batch_size=32,shuffle=True,num_workers=workers)start_time=time.time()fordataindataloader:# 模拟训练过程passtimes.append(time.time()-start_time)# 打印结果print("Num Workers | Time taken (seconds)")print("-"*40)forworkers
问题2:出现“RuntimeError: DataLoader worker (pid XXX) is killed by signal: Killed”错误 这个错误通常是由于子进程占用了过多的内存而被操作系统杀死。为了解决这个问题,你可以尝试以下方法: 减少num_workers的值,以减少内存消耗。 使用pin_memory=True参数,将数据预先加载到固定内存中,这样可以减少内存碎片并提...
在PyTorch中,DataLoader是一个非常关键的组件,它负责从数据集中加载数据,并将其分批提供给模型进行训练。DataLoader提供了许多有用的功能,如数据混洗(shuffling)、并行加载等。其中,num_workers参数就是控制并行加载的一个关键参数。 num_workers参数的作用 num_workers参数指定了用于数据加载的子进程数量。当你设置num_w...
最近有个项目,因为在dataload阶段,有很多cv2的变换,所以读取batch的速度有点慢,于是遇到了个坑。 一开始按照网上测试最优num_workers的代码跑了一下,最优的数字应该是5个线程。但是跑起来之后奇慢无比,训练…
在Windows系统中,num_workers参数建议设为0,在Linux系统则不需担心。 1 问题描述 使用PyG库用于数据加载的DataLoader,ClusterLoader等类时,会涉及到参数num_workers。在不同系统环境试验该参数的设定值时,会出现不同的结果 colab(Linux),设为12 有warning message,提示num_workers参数设置不合理,不影响继续运行 ...
讲解PyTorch DataLoader num_workers参数设置导致训练阻塞 在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因,并提...
DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, collate_fn=detection_collate)) print("iteration") if __name__ == '__main__': train() Ubuntu运行欧克, windows上诡异的事情发生了,print("Printing net...") 不停执行, amazing! 运行的时候改成print("Printing 12345..."...
d.DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=num_workers)#training ...start =time.time()forepochinrange(1):forstep, (batch_x, batch_y)inenumerate(train_loader):passend=time.time()print('num_workers is {} and it took {} seconds'.format(num_workers, end ...
环境:windows10 cuda11.0 dataloader设置: train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=512, shuffle=True, num_workers=0 ) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=512, shuffle=False, num_workers=4 ) 报错: RuntimeError: An attempt has been made to start ...
一开始是在jupyter notebook上跑pytorch相关函数,每次使用dataloader函数,如果我把num_workers设置为大于0的数,一到迭代dataloader那里就不运行了;但jupyter notebook也不报错,就那么一直卡着,后来在网上查这个问题的解决方案,也基本没有用,但有些人在pycharm上跑是有报错信息的,然后我就把代码放到了pycharm上跑,就...