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:...
import torchfrom my_classes import Dataset# CUDA for PyTorchuse_cuda = torch.cuda.is_available()device = torch.device("cuda:0" if use_cuda else "cpu")torch.backends.cudnn.benchmark = True# Parametersparams = {'batch_size': 64, 'shuffle': True, 'num_workers': 6}max_epochs = 100# ...
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:...
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
种子初始化错误困扰着许多开源深度学习项目。为避免该错误,请在 `worker_init_fn` 中定义工作进程的进程种子。从 PyTorch Lightning 1.3 开始,这会使用 `seed_everything(123, workers=True)` 自动处理。 从PyTorch 1.8 开始,可以使用可选的 `prefetch_factor` 参数更好地控制加载性能行为。将此设置为更高的整数...
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：...
# 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 ...
from torchmetricsimportAccuracyclassMNISTDataModule(pl.LightningDataModule):def__init__(self,data_dir:str="./minist/",batch_size:int=32,num_workers:int=4):super().__init__()self.data_dir=data_dir self.batch_size=batch_size self.num_workers=num_workers ...
根据经验,一般将进程数量设置为可用 GPU 数量的四倍,大于或小于这个值都会降低训练速度。但是要注意,增加num_workers会增加 CPU 内存消耗。 3.最大化batch大小 一直以来,人们对于调大batch没有定论。一般来说,在GPU内存允许的情况下增大batch将会增快训练速度,但同时还需要调整学习率等其他超参数。根据经验,batch大小...