num_workers参数用于指定数据加载时使用的子进程数量。默认情况下,num_workers的值为0,表示数据加载将在主进程中执行。如果将num_workers设置为一个大于0的整数,则PyTorch将使用多个子进程来加载数据,以提高数据加载速度。 from torch.utils.data import DataLoader # 假设dataset是一个已经定义好的数据集对象 dataloader...
通过对比实验结果,我们可以找到最适合自己硬件和数据集的num_workers值。 总之,num_workers是PyTorch DataLoader中一个非常重要的参数,它决定了用于数据加载的子进程数量。通过合理设置num_workers的值,我们可以优化数据加载速度,提高训练效率。然而,在选择num_workers的值时,需要综合考虑硬件配置、内存资源和数据集大小等...
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PyTorch中,num_workers参数用于指定在数据加载过程中使用的工作线程数。增加num_workers的值可能会导致训练阻塞的问题,原因可能是CPU资源不足、内存资源不足或数据加载和处理速度不一致。为了解决这个问题,我们可以尝试降低num_workers的值,增加计算资源,优化数据加载和处理过程,或者调整其他相关参数。通过合理调整这些参数...
把batch_iterator = iter(data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, collate_fn=detection_collate))注释就不循环print("Printing net...") , 定位在最后是num_workers的原因, 改成: parser.add_argument('--num_workers', default=0, type=int, help='Number of worker...
简单说就是内存最好大点,这样可以缓解cpu和硬盘的压力,但这通常不是问题,cpu最好多个核心,核心越多越有利于数据加载和预处理,这个的核心就是设置合理的num_workers的值,然后就是设置合适的batch_size,可以从小往大了试,一般超过一个值后就不会有什么速度的提升了。
num_workers (int, optional): 这个参数决定了有几个进程来处理data loading。0意味着所有的数据都会被load进主进程。(默认为0) collate_fn (callable, optional): 将一个list的sample组成一个mini-batch的函数 pin_memory (bool, optional): 如果设置为True,那么data loader将会在返回它们之前,将tensors拷贝到...
num_workers参数可以指定DataLoader的子进程的数量。每个子进程都会负责加载数据,然后将数据传递给主进程,主进程在接收到数据之后进行处理和训练。使用多个子进程可以并行加载数据,从而减少数据加载的时间,提高训练效率。 2. 设置num_workers参数的大小: 设置num_workers参数的大小需要考虑以下几个因素: - CPU的性能:若CP...
Pytorch dataloader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)_dataloader的numworkers-CSDN博客 分类: Pytorch 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Picassooo 粉丝- 55 关注- 4 会员号:3720 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: 用nni进行模型剪枝的示例 » 下一篇: .detach().cpu().numpy...
dataloader一次性创建num_worker个worker,(也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程,worker也是普通的工作进程),并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker,worker将它负责的batch加载进RAM。然后,dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch,如果找到了,就使用。如果没找到,就要num_worker个worker继续加载batch到...