to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) # ... 进行其他操作 ... 在上面的示例中,我们创建了一个简单的数据集,并使用DataLoader进行批量加载。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...
train_sampler=Nonetrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)forda...
# 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....
从上面的copy过程中可以看到,如果不手动在host端指定pinned memory的话,host和device之间的数据拷贝每次都需要创建一个新的临时pinned memory,然后再把pageable memory中的数据拷贝到pinned memory,而在这个过程中pinned memory的申请和pageable memory与pinned memory之间的数据互copy都是较大的时间花费的,因此为了提高CUDA...
pin_memory=True 可以加快跨多个 GPU 的数据传输,提高整体吞吐量。 多GPU 设置中的 pin_memory importtorch fromtorchimportnn fromtorch.utils.dataimportDataLoader fromtorchvisionimportdatasets, transforms #多 GPU 设置device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') ...
pin_memory是PyTorch DataLoader中的一个参数,它的作用是将数据预先加载到CUDA固定的(pinned)内存中。固定的内存是CPU上可以直接由GPU访问的内存,这样可以减少数据从CPU到GPU的传输时间。 在默认情况下,pin_memory是设置为False的。这意味着数据在传输到GPU之前,首先在CPU的常规内存中创建,然后再复制到固定的内存中,...
train_sampler=Nonetrain_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)for...
train_loader=torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, ..., pin_memory=True ) fordata,labelsintrain_loader: data=data.to('cuda:0',non_blocking=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"?
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) ...
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...