在PyTorch中,DataLoader是一个重要的组件,用于加载和预处理数据。pin_memory是DataLoader的一个可选参数,下面是对它的详细解释: 1. 什么是PyTorch DataLoader的pin_memory参数? pin_memory是一个布尔值参数,用于指定是否将数据从常规的CPU内存中复制到CUDA固定(pinned)内存中。CUDA固定内存是一种特殊的内存区域,数据从...
# 使用 pin_memory=True 的 DataLoaderdataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True # 加快数据向 GPU 的传输速度) # 数据传输至 GPUdevice = torch.device('cuda' if torch.cuda....
在创建DataLoader时,我们将pin_memory参数设置为True。这样,当我们迭代dataloader时,它会从pin_memory中读取批次数据,从而加快数据加载速度。 通过使用pin_memory参数,我们可以显著减少数据传输的开销,提高GPU内存的使用效率。这是因为在将数据从CPU内存传输到GPU内存时,如果数据已经位于pin_memory中,那么就不需要进行额外...
在PyTorch中,DataLoader 是一个核心组件,它封装了数据集的加载和批处理,使得我们可以轻松地以批量方式迭代数据。为了充分利用GPU的并行计算能力,我们经常需要将数据从CPU转移到GPU上。在这个过程中,pin_memory 参数起到了关键作用。 什么是pin_memory? pin_memory 是一个布尔值参数,当设置为True时,它会在数据被加载...
train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)fordata,labelsintrain_loader:data=data.to('cuda:0',non_blocking=True) 1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"? 参考Cuda锁页内存和零复制 ...
pin_memory:拷贝数据到CUDA Pinned Memory。 本文要介绍的就是这个设置 pin_memory 参数对应的底层逻辑。熟悉 pytorch 框架的对于 DataLoader 的使用应该是非常熟悉了,就不多说了。这里先简单介绍一下锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)和分页内存(Pageable Memory)的区别,以及在 CUDA 编程模式中该如何去分配...
多GPU 设置中的pin_memory importtorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms# 多 GPU 设置device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')# 示例网络和 DataLoader 设置model=nn.DataParallel(nn.Linear(256*256*3,10)).to(device)d...
pin_memory 的作用及其工作原理 在PyTorch 的DataLoader中,pin_memory=True不仅仅是一个开关,更是一种工具。当激活时,它会在 CPU 上分配页面锁定的内存。你可能已经熟悉虚拟内存的基本概念,以及将数据传输到 GPU 通常需要复制两次:首先从虚拟内存复制到 CPU 内存,然后再从 CPU 内存复制到 GPU 内存。使用pin_memory...
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, num_workers=0, collate_fn=default_collate, pin_memory=False, drop_last=False) ## 主要参数的意义 dataset:加载的数据集(Dataset对象) batch_size:batch size shuffle::是否将数据打乱 ...
pin_memory 和non_blocking的作用分别是什么?网上看了很多解释,只是稀里糊涂的有个感觉,就是用了这玩意速度能变快,但是不知所以然,这篇文章希望能帮助你解惑,也给自己做个笔记,以备日后查阅。 train_sampler = None train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, ..., pin_memory=True ) for...