刚刚提到了,问题根源在于不同的显卡调用 worker_init_fn 时,无法区分自己属于哪张显卡 (没有利用rank),那么通过传入一个 partial 函数强行让 worker_init_fn 能够得知 rank 就可以区分了: def worker_init_fn(worker_id, num_workers, rank, seed): # The seed of each worker equals to # num_worker * ...
def __init__(self, loader): super(_SingleProcessDataLoaderIter, self).__init__(loader) assert self._timeout == 0 assert self._num_workers == 0 self._dataset_fetcher = _DatasetKind.create_fetcher( self._dataset_kind, self._dataset, self._auto_collation, self._collate_fn, self._drop...
此时,在生成Dataloader时,如果要设置num_workers的数量大于0,使用多进程。则需要传入 def worker_init_fn(worker_id): random.seed(args.seed + worker_id) 1. 2. pin_memory pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的...
worker_init_fn: 每个worker中dataset的初始化函数,常用于 IterableDataset。一般不使用。 #构建输入数据管道 ds = TensorDataset(torch.arange(1,50)) dl = DataLoader(ds, batch_size = 10, shuffle= True, num_workers=2, drop_last = True) #迭代数据 for batch, in dl: print(batch) tensor([43, 4...
classDataLoader(object):__initialized=False def__init__(self,dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=default_collate,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None):self.dataset=dataset ...
worker_init_fn(可选):在每个worker进程启动前调用的函数。可以用于初始化worker进程中的某些状态或资源。 multiprocessing_context(可选):指定多进程上下文。默认为None,表示使用默认的多进程上下文。 三、DataLoader实战应用 下面通过一个简单的例子来演示DataLoader的实际应用: import torch from torch.utils.data import...
CLASSDataLoader torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=None,sampler=None, batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False, drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None,multiprocessing_context=None, generator=None,*,prefetch_factor=2,persistent_workers=False,pin...
python 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) ...
collate_fn=<function default_collate>, pin_memory=False, drop_last=False, timeout=0, worker_init_fn=None) AI代码助手复制代码 DataLoader在数据集上提供单进程或多进程的迭代器 几个关键的参数意思: - shuffle:设置为True的时候,每个世代都会打乱数据集 ...
worker_init_fn: 每个worker中dataset的初始化函数,常用于 IterableDataset。一般不使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #构建输入数据管道 ds = TensorDataset(torch.arange(1,50)) dl = DataLoader(ds, batch_size = 10, shuffle= True, num_workers=2, drop_last = True) #迭代数据...