简介:在PyTorch中,DataLoader是一个强大的工具,用于加载数据并将其提供给模型进行训练。pin_memory是DataLoader的一个可选参数,它决定了数据是否应该被预先加载到CUDA固定(pinned)内存中。本文将详细解析pin_memory参数的作用、使用场景以及如何正确使用它来提高数据加载的效率。 满血版DeepSeek,从部署到应用,全栈都支持 ...
我们需要设置pin_memory=True，作用就是从一开始就把一部分内存给锁住（上图（右）），这样一来就减少...
to(device), labels.to(device) # 在这里进行模型的训练或评估 需要注意的是,pin_memory参数仅当使用CUDA设备(即GPU)时才有效。当使用CPU作为设备时,该参数将被忽略。 总结 pin_memory是PyTorch中DataLoader的一个重要参数,它能够提高数据从CPU到GPU的传输效率,特别是在使用多个GPU进行训练时效果尤为显著。然而,它...
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=True后,数据已被"固定"在 CP...
train_sampler=Nonetrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)for...
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 =Nonetrain_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)fordata, label...
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ ...
pin_memory_device: str = “”) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 作用:创建一个数据集的实例。 参数说明: batch_size(int,可选):每个batch(批次)要加载多少个样本(默认值:1)。 例子: # 创建 CIFAR10 实例,测试集(注:初始为PIL图片) ...
Host(例如CPU)的数据分配默认是pageable(可分页的),但是GPU是没法直接读取pageable内存里的数据的,所以需要先创建一个临时的缓冲区(pinned memory),把数据从pageable内存拷贝pinned内存上,然后GPU才能从pinned内存上读取数据,如下图(左)所示。 但是CPU将数据从pageable 内存拷贝到 临时的 pinned 内存是有时间开...