worker_counts=[0,1,2,4,8]times=[]forworkersinworker_counts:dataloader=DataLoader(dataset,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...
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# create batch iterator batch_iterator = iter(data.DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, collate_fn=detection_collate)) print("iteration") if __name__ == '__main__': train() Ubuntu运行欧克, windows上诡异的事情发生了,print("Printing net...") 不停执行,...
1. num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据,这个可能会是一个瓶颈。 2. num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据,而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。 3. num_workers>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据,主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num...
环境:windows10 cuda11.0 dataloader设置: train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=512, shuffle=True, num_workers=0 ) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=512, shuffle=False, num_workers=4 ) 报错: RuntimeError: An attempt has been made to start ...
在windows下编程时,num_workers > 0的话速度会非常慢。 解决办法目前还没有,只能把num_workers设为0。 在多系统的跨平台操作时,可以使用如下代码: importosifos.name=='nt':args.num_workers=0 Ref: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/12831...
train_dataset= dataset(file_path='data/{}/{}'.format(args.data_name, train_file))train_sampler= torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)train_loader= DataLoader(train_dataset, batch_size=args.train_batch_size,collate_fn=collate.collate_fn, num_workers=4, sampler=train_sam...
🐛 Bug In windows, DataLoader with num_workers > 0 is extremely slow (pytorch=0.41) To Reproduce Step 1: create two loader, one with num_workers and one without. import torch.utils.data as Data train_loader = Data.DataLoader(dataset=train...
num_workers参数的作用 num_workers参数指定了用于数据加载的子进程数量。当你设置num_workers大于0时,DataLoader会在后台启动相应数量的子进程来并行加载数据。这样可以充分利用多核CPU的优势,加快数据加载速度,提高训练效率。 如何选择合适的num_workers 选择合适的num_workers值取决于你的硬件配置和具体需求。一般来说,...
在使用PyTorch的DataLoader时,num_workers参数的使用需要谨慎。通过了解并解决上述常见问题,你可以更好地利用多进程加载数据的优势,并提高你的训练速度和效率。记住,始终注意你的硬件限制和代码质量,以确保数据加载过程能够稳定可靠地运行。同时,借助百度智能云文心快码(Comate),你可以更高效地编写和优化代码,进一步提升数据...