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,tinzip(worker_counts,times):print(f"{workers:<12}|{t:.4f}...
## 定义一个数据加载器,将训练数据集进行批量处理 train_loader = Data.DataLoader( dataset=train_data, ## 使用的数据集 batch_size=10, # 批处理样本大小 shuffle=True, # 每次迭代前打乱数据 num_workers=2, # 【注意:这里使用2个进程】 ) ## 检查训练数据集的一个batch的样本的维度是否正确 for step...
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...
batch_iterator = iter(data.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...
我在windows上把Dataloader的num_workers设置为2或者以上是可以运行的，没报错，就是运行速度比设置为0慢...
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 ...
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 ...
在windows下编程时,num_workers > 0的话速度会非常慢。 解决办法目前还没有,只能把num_workers设为0。 在多系统的跨平台操作时,可以使用如下代码: importosifos.name=='nt':args.num_workers=0 Ref: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12831...
🐛 Bug In windows, DataLoader with num_workers > 0 is extremely slow (pytorch=0.41) To Reproduce Step 1: create two loader, one with num_workers and one without. import torch.utils.data as Data train_loader = Data.DataLoader(dataset=train...
我在运载关于data.Dataloader使用关于num_workers的参数进行多进程 避免GPU拿不到数据而产生空闲时间 官方文档对于这个参数的解释是这样的: 我在jupyter运行的时候是很正常的 但是当我想用pycharm来写的时候去发生了异常 同样的代码 却发生了RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 28968, 30144) exited unexpectedly...