batch_size=32,shuffle=True,num_workers=workers)start_time=time.time()fordataindataloader:# 模拟训练过程passtimes.append(time.time()-start_time)# 打印结果print("Num Workers | Time taken (seconds)")print("-"*40)forworkers,tinzip(worker_counts,times):print(f"{workers:<12}|{t:.4f}...
在这个示例中,我们创建了一个包含1000个样本的简单数据集,并使用DataLoader将其分成大小为32的批次进行加载。我们设置了num_workers为4,这意味着会有4个子进程并行加载数据。 总结 num_workers参数是PyTorch中DataLoader的一个重要参数,它决定了数据加载过程中的并行工作线程数。通过合理设置num_workers值,我们可以充分利...
This function check whether the dataloader’s worker number is rational based on current system’s resource. Current rule is that if the number of workers this Dataloader will create is bigger than the number of logical cpus that is allowed to use, than we will pop up a warning to let use...
1、Dataloader num_workers非零出现CUDA error: initialization error_runtimeerror: cuda error: initialization error cud-CSDN博客 2、RuntimeError: CUDA error: initialization error-CSDN博客 3、【Pytorch】【DataLoader】RuntimeError: CUDA error: initialization error_runtimeerror: cuda error: initialization err...
特别是当处理大型数据集时,合理使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数能够显著提升数据加载速度。然而,num_workers的配置并非总是一帆风顺,有时可能会遇到一些挑战。为了帮助大家更好地理解和使用这一参数,本文将对常见的问题及其解决方案进行介绍,并推荐百度智能云文心快码(Comate)作为提升编码效率的工具,详情参见:...
我个人怀疑可能是gpu拿不到数据的时候一直查询要数据,会影响cpu加载数据。而我的dataloader准备数据比较复杂,线程太多也会让每个线程准备batch的时间变长。两个因素叠加,就造成时间时间成倍上升。 所以dataloader的线程数和batch size要调试,要让cuda跑满(当然,显存不能超),这样每次gpu跑完去要数据的时候,都有已经准...
train_loader= d.DataLoader(train_set, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=num_workers)#training ...start =time.time()forepochinrange(1):forstep, (batch_x, batch_y)inenumerate(train_loader):passend=time.time()print('num_workers is {} and it took {} seconds'.format(num...
环境:windows10 cuda11.0 dataloader设置: train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=512, shuffle=True, num_workers=0 ) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=512, shuffle=False, num_workers=4 ) 报错: RuntimeError: An attempt has been made to start ...
我在运载关于data.Dataloader使用关于num_workers的参数进行多进程 避免GPU拿不到数据而产生空闲时间 官方文档对于这个参数的解释是这样的: 我在jupyter运行的时候是很正常的 但是当我想用pycharm来写的时候去发生了异常 同样的代码 却发生了RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 28968, 30144) exited unexpectedly...
在windows下编程时,num_workers > 0的话速度会非常慢。 解决办法目前还没有,只能把num_workers设为0。 在多系统的跨平台操作时,可以使用如下代码: importosifos.name=='nt':args.num_workers=0 Ref: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12831...