在PyTorch中,可以使用torch.utils.data.DataLoader类来加载数据。DataLoader可以从各种数据源中加载数据,包括txt文件。prefetch_factor参数用于指定预取的因子,它决定了在每个迭代中预取多少个批次的数据。 下面是一个使用带有prefetch_factor的DataLoader从txt加载数据的示例代码: 代码语言:txt 复制 import torch from to...
_prefetch_factor = loader.prefetch_factor self._pin_memory = loader.pin_memory and torch.cuda.is_available() self._timeout = loader.timeout self._collate_fn = loader.collate_fn self._sampler_iter = iter(self._index_sampler) self._base_seed = torch.empty((), dtype=torch.int64).random...
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False) 参数解释: 参数中除了dataset必须设置以外,其他参数都是optional...
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,*,prefetch_factor2,persistent_workers=False) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。 Shuffle:是否重新整理...
在DataLoader中,num_workers参数可以设置为更大的值来启用多线程加载。其值越高,加载数据的速度通常越快,但不要超过您的CPU核心数。 6. 异步预取 在使用 PyTorch 进行训练时,您可以使用多线程和异步预取的组合来加速数据加载。设置prefetch_factor参数来自动预取下一批数据。
如果内存占用仍然较大,我们可以通过设置prefetch_factor来减小预取数据的数量。较小的prefetch_factor会减少内存占用,但可能会降低数据加载的效率。 # 示例代码dataloader=torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=32,num_workers=4,prefetch_factor=1) ...
worker_init_fn=None,*, prefetch_factor=2, persistent_workers=False) DataLoader类 dataset 是定义的数据加载类的对象 batch_size 是每批次数据的大小,通常根据内存等确 shuffle 是每次加载一批数据时是否将其打乱,在训练时一般设置为True、测试时设置为Falsenum_workers是在读取数据时使用的线程数 ...
2.修改dataloader的prefetch_factor(pytorch版本1.7以上的新特性,我用的Pytorch-1.8.1可以使用),default=2,表示有2 * num_workers样本会被提前取出 train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=512, num_workers=6,prefetch_factor=4) ...
DataLoader的主线程将当前iter的任务下发给worker1之后，再下发下一个iter的任务给worker2...直至下发第4个iter的处理任务给worker4。这一步骤主要在dataloader.py的L1024-L1026中实现：# prime the prefetch loopfor _ in range(self._prefetch_factor * self._num_workers): self._try_put_index()陆续...
DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None,batch_sampler=None, num_workers=0, collate_fn=None, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None, *, prefetch_factor=2, persistent_workers=False)下面解释了几个有用的参数：数据集（Dataset）：要从...