通过设置pin_memory=True,我们告诉DataLoader在将数据传递给模型之前,先将数据加载到CUDA固定内存中。然后,在模型的前向传播过程中,我们可以直接使用位于GPU内存中的数据,从而避免了不必要的数据传输延迟。 总之,pin_memory是一个有用的参数,可以帮助我们提高数据加载的效率,特别是在处理大批量数据或使用多个GPU进行训练...
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...
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 ...
dataset=TensorDataset(data, labels) # 使用 pin_memory=True 和 pin_memory=False 进行基准测试 defbenchmark_loader(pin_memory): dataloader=DataLoader(dataset, batch_size=128, pin_memory=pin_memory) device=torch.device('cuda') defload_batch(): forbatch_data, _indataloader: batch_data=batch_data...
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 ...
train_sampler=Nonetrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)for...
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...
classDataLoader(object):__initialized=False def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=default_collate,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None):self.dataset=dataset ...
当系统卡住,或者交换内存使用过多的时候,设置pin_memory=False。 因为pin_memory与电脑硬件性能有关,pytorch开发者不能确保每 一个炼丹玩家都有高端设备,因此pin_memory默认为False。 关于pytorch创建data.DataLoader时对参数pin_memory的理解是什么就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。