img_path))这个方法不用设置pin_memory，不需要gpu加速那些花里胡哨的操作，核心就是使用队列预加载。需...
核心逻辑也就在预加载函数preload中,其中第13行是从原来的dataloader中取数,这一步和常规数据加载没有差别。有差别的是第19行,这里出现了Stream的概念。 一般来说,CUDA程序默认都运行在同一个Stream上,因此CPU->GPU,GPU->GPU以及GPU->CPU的一系列计算都是在同一个Stream里面串行运行的。 深度学习一般流程是先从...
核心逻辑也就在预加载函数preload中,其中第13行是从原来的dataloader中取数,这一步和常规数据加载没有差别。有差别的是第19行,这里出现了Stream的概念。 一般来说,CUDA程序默认都运行在同一个Stream上,因此CPU->GPU,GPU->GPU以及GPU->CPU的一系列计算都是在同一个Stream里面串行运行的。 深度学习一般流程是先从...
3.CPU 与 GPU 不匹配：DataLoader的线程数设置不合理，或批量加载的策略不优化，导致 GPU 等待数据。4...
classDataLoaderX(DataLoader): def__iter__(self): returnBackgroundGenerator(super().__iter__()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 然后用 DataLoaderX 替换原本的 DataLoader。 提速原因: 原本PyTorch 默认的 DataLoader 会创建一些 worker 线程来预读取新的数据,但是除非这些线程的数据全部都被清空,这些线...
class DataLoaderX(DataLoader): def __iter__(self): return BackgroundGenerator(super().__iter__()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 然后用 DataLoaderX 替换原本的 DataLoader。 提速原因: 原本PyTorch 默认的 DataLoader 会创建一些 worker 线程来预读取新的数据,但是除非这些线程的数据全部都被清空,这...
补充:Pytorch设置多线程进行dataloader时影响GPU运行 使用PyTorch设置多线程(threads)进行数据读取时,其实是假的多线程,他是开了N个子进程(PID是连续的)进行模拟多线程工作。 以载入cocodataset为例 DataLoader dataloader = torch.utils.data.DataLoader(COCODataset(config["train_path"], ...
caffe2: gpu_cpp_library for :caffe2_gpu #148913 opened Mar 10, 2025 fix typo #148915 opened Mar 10, 2025 Print hostname for ROCm CI runners in GHA logs #148916 opened Mar 10, 2025 [testing only] Update torch.utils.checkpoint to stash and restore TLS state #148919 opened...
DistNetworkError when using multiprocessing_context parameter in pytorch dataloader #143711 closed Jan 7, 2025 Mismatch between PyTorch nn.Linear in float16 and equivalent NumPy implementation #144321 closed Jan 7, 2025 [export]`torch.export(strict=False)` produce wrong program when provide kw...
硬件方面,CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面,PyTorch本身的DataLoader有时候会不够用,需要额外操作,比如使用混合精度、数据预读取、多线程读取数据、多卡并行优化等策略也会给整个模型优化带来非常巨大的作用。那什么时候需要采取这篇文章的策略呢?那就是明明GPU显存已经占满,但是...