num_workers参数用于指定数据加载过程中使用的子进程数量。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...
本文将详细解释num_workers参数的作用,并深入探讨DataLoader的工作原理。 二、DataLoader中的num_workers参数 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...
步骤和代码 设置num_workers为0 |步骤|代码|说明||---|---|---|| 1 | ```python |import torch.utils.data as data |``` | 导入PyTorch的data模块 | | 2 | ```python |train_loader = data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=0) |``` | 设置num_workers为0 |...
步骤5:使用num_workers设置为0 # 使用num_workers设置为0fordataintrain_loader_num_workers_0:# 进行训练 1. 2. 3. 步骤6:比较两种设置的性能 通过比较使用num_workers设置为1和0时的训练速度、内存占用情况等指标,可以发现设置num_workers为1时会启用多线程加速数据加载,而设置为0则只使用主线程加载数据,会...
昨天遇到了一个bug,DataLoader的num_workers值一设为大于0,后继的iter和next就会让CUDA爆掉。 一开始怀疑是导入的数据量太大,但是实际对比了之前成功导入的某种数据的读入程序部分,似乎数据量差异也不是很大,而且读入数据的这个过程显存也没占多少,只是cpu占用异常高。 参考资料 后来找到了如下几篇文章: 1、Dataloade...
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。 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。 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。
num_workers表示使用多少个子进程用于数据加载。 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...
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 a new process before the current process ...
num_worker设置得大,好处是寻batch速度快,因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮…迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大,也加重了CPU负担(worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛)。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数,如果CPU很强、RAM也很充足,就可以设置得更大些。
当使用PyTorch进行图像分类训练时,我们可以通过示例代码演示如何设置num_workers参数并解决训练阻塞的问题。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pythonCopy codeimporttorch from torchvisionimportdatasets,transforms from torch.utils.dataimportDataLoader ...