默认情况下,num_workers的值为0,意味着数据加载将在主进程中执行,不会使用额外的子进程。当num_workers的值大于0时,PyTorch将创建指定数量的子进程来并行加载数据,从而提高数据加载速度。 2. 如何设置num_workers 设置num_workers的值时,需要考虑到以下几个因素: 硬件资源:可用的CPU核心数量是有限的,因此num_worker...
所以num_workers的值依赖于 batch size和机器性能。 4.一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量 5. 最好的办法是缓慢增加num_workers,直到训练速度不再提高,就停止增加num_workers的值。 如果num_workers的值大于0,要在运行的部分放进__main__()函数里,才不会有错: import numpy as np import to...
transforms.Normalize((0.5,),(0.5,))])# 加载MNIST数据集train_dataset=datasets.MNIST(root='./data',train=True,download=True,transform=transform)# 设置DataLoaderbatch_size=64num_workers=4# 根据系统CPU核心数设置适当的值train_loader=DataLoader(dataset...
默认情况下,num_workers=0表示使用主进程加载数据。 训练过程在主进程中工作,在训练过程中使用一个批处理之后,从磁盘上读取另一个批处理数据。 设置了num_workers之后,就可以利用机器的多个内核。在主进程准备好一个批处理的时候,下一个批处理已经加载并准备好了。批处理使用附加的辅助进程来加载,并在内存中排队。
这里只指定了batch-size为16,workers没设,用的默认值就是8,实际num_workers取的是逻辑cpu核数(我的是16)、batch-size、workers三者的最小值,那就是取8啦。不过训练集、验证集的dataloader都会用到多进程。 如果把batch-size改小,或者是把workers改小,那就有可能不报这个错啦,但是这明显不是解决问题的好办法...
在使用 时,令 num_workers > 0,而不是默认值 0,同时设置 pin_memory=True,而不是默认值 False。至于为什么这么做,会给你答案。 根据上述方法, 在四个 worker 和页锁定内存的情况下,在单个epoch中实现了 2 倍加速。 ,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...
该参数是指在进行数据集加载时,启用的线程数目。num_workers参数必须大于等于0,0的话表示数据集加载在主进程中进行,大于0表示通过多个进程来提升数据集加载速度。默认值为0。 二、解决方法 将num_workers值设为0 fromtorch.utils.dataimportDataLoader...dataset_train=DataLoader(train_data,batch_size=batch_size,sh...
然而,num_workers的配置并非总是一帆风顺,有时可能会遇到一些挑战。为了帮助大家更好地理解和使用这一参数,本文将对常见的问题及其解决方案进行介绍,并推荐百度智能云文心快码(Comate)作为提升编码效率的工具,详情参见:百度智能云文心快码。 问题1:数据加载速度没有提高 有时,你可能会发现增加num_workers的值并不会...