# 用于基准测试的大型数据集data = torch.randn(10000, 256)labels = torch.randint(0, 10, (10000,))dataset = TensorDataset(data, labels) # 使用 pin_memory=True 和 pin_memory=False 进行基准测试def benchmark_loader(pin...
train_sampler=None train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)fordata,labelsintrain_loader:data=data.to('cuda:0',non_blocking=True) 1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"? 参考Cuda锁页内存和零复制 通常我们的主机处理...
使用torch.utils.benchmark测量pin_memory=True和pin_memory=False时的数据传输速度,切实地展示性能上的差异。 importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimporttorch.utils.benchmarkasbenchmark# 用于基准测试的大型数据集data=torch.randn(10000,256)labels=torch.randint(0,10,(10000,))dataset=...
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, pin_memory=True) for batch in dataloader: print(batch) # 输出每批数据 在上面的代码中,我们定义了一个简单的数据集MyDataset,并使用DataLoader来加载数据。在创建DataLoader时,我们将pin_memory参数设置为True。这样,当我们迭代dataloader时,它会从pin_memory中读...
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) 简单描述一下以下几个重要参数: dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。
要使用pin_memory,首先需要确保你的机器上安装了支持CUDA的NVIDIA GPU,并且PyTorch已经正确配置为使用GPU。然后,在创建DataLoader实例时,将pin_memory参数设置为True即可。 示例代码如下: import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, target):...
# 使用 pin_memory=True 的 DataLoader dataloader = 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 GPU device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ...
pin_memory:是否将数据保存在pin memory区,pin memory中的数据转到GPU会快一些 drop_last:dataset中的数据个数可能不是batch_size的整数倍,drop_last为True会将多出来不足一个batch的数据丢弃 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
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 = None train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, ..., pin_memory=True ) for...
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"?