1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。 2、当与GPU一起工作时,将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中,从而加快数据传输到GPU的速度。 使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比,GPU已经大大加速了训练和推理时间。 但有没有比一个GPU更好的方法?或许答案就是:...
class MnistDataModule(pl.LightningDataModule): # 用于加载数据模块 def __init__(self, data_dir, batch_size, num_workers): # 这里定义一些超参数并初始化 super().__init__() self.data_dir = data_dir self.batch_size = batch_size self.num_workers = num_workers def prepare_data(self): ...
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size, num_workers=num_workers, skippable=False) 使用示例 下面提供一个完整的示例帮助大家理解: from hfai.pl import HFAIEnvironment from hfai.pl import ModelCheckpointHF import pytorch_lightning as pl class ToyNetModule(pl.LightningModule): ... output_dir =...
将DataLoader 中的 `num_workers` 参数设置为 CPU 的数量。 使用GPU 时,将 DataLoader 中的 `pin_memory` 参数设置为 True。这会将数据分配到页面锁定内存中,从而加快向 GPU 传输数据的速度。 补充说明: 如果处理流数据(即`IterableDataset`),还需要配置每个worker以独立处理传入的数据。 种子初始化错误困扰着许...
data_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=True, # num_workers=4, collate_fn=utils.collate_fn) params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad] optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, ...
lightning 提供了一种设置全局随机数种子的方法,能把 numpy、python 和 torch 的随机数种子都固定住,很适合调参。 若dataloader 设置了多 worker,这个方法也能照顾到。保证每次重置获取的 batch 都一样。 importpytorch_lightningaspl pl.seed_everything(42, workers=True)...
经过测试,这里改动之后还是没有快起来,于是,我开始寻找这个dataloader这个函数,发现他是把utils/datasets.py文件打包成了dataloader,如下。 于是找原来这个datasets文件,看到了num_workers,pip_memory参数,好像上面那个博主提到多线程要跟这个num_workers配合使用,就是num_workers也要给值,直接给cpu的线程数,我是12线程,...
1、将DataLoader中的num_workers参数设置为CPU的数量。2、当与GPU一起工作时，将DataLoader中的pin_memory参数设置为True。这可以将数据分配到页锁定的内存中，从而加快数据传输到GPU的速度。使用分布式数据并行的多GPU训练 与CPU相比，GPU已经大大加速了训练和推理时间。但有没有比一个GPU更好的方法？或许答案就是：...
utils.data import DataLoader,random_split import pytorch_lightning as pl from torchmetrics import Accuracy 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class MNISTDataModule(pl.LightningDataModule): def __init__(self, data_dir: str = "./minist/", batch_size: int = 32, num_workers:...
# My data Loader parametersDataLoader( train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=n_workers, persistent_workers=True, pin_memory=True,)因此，有两种可能性：Pytorch Lightning kill 掉 worker，没有考虑 persistent_workers 参数；问题出在别的地方。我在 GitHub 上创建了一个 issue，希望 ...