# 使用 pin_memory=True 的 DataLoaderdataloader = DataLoader(dataset,batch_size=64,shuffle=True,num_workers=4,pin_memory=True # 加快数据向 GPU 的传输速度) # 数据传输至 GPUdevice = torch.device('cuda' if torch.cuda....
由于pinned memory后,可以使用DMA传输而不占用CPU,因此通常需要搭配non_blocking使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # tensor.pin_memory() 就行pinned_tensor = torch.randn(data_size, dtype=torch.float32).pin_memory() device = torch.device("cuda") pinned_tensor.to(device, non...
pin_memory=True有助于确保数据以最高效的方式移动到 GPU,尤其是当与.to(device)中的non_blocking=True结合使用时。 2、多 GPU 或分布式训练场景 当使用多 GPU 配置时,无论是通过torch.nn.DataParallel还是torch.distributed,高效数据传输的重要性都会提高。GPU 需要尽快接收数据,避免等待数据而导致并行化效率低下。
256)),transforms.ToTensor()])# 加载图像并固定内存defload_image(image_path):image=Image.open(image_path)image=transform(image).unsqueeze(0)returnimage.pin_memory()# 为推理显式固定内存# 实时推理device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available...
简介:在PyTorch中,DataLoader是一个强大的工具,用于加载数据并将其提供给模型进行训练。pin_memory是DataLoader的一个可选参数,它决定了数据是否应该被预先加载到CUDA固定(pinned)内存中。本文将详细解析pin_memory参数的作用、使用场景以及如何正确使用它来提高数据加载的效率。
最快是pinned_tensor.to(device),也就是一开始创建tensor的时候,该tensor就位于固定内存上。 最慢的是将tensor从分页内存移动到固定内存(pin_memory()),再移动到gpu上。pageable_tensor.pin_memory().to(device)。也很好理解,相对于基准,tensor多移动了一次,并且pin_memory()本身还阻塞main进程。
to(device) # 在这里进行模型的训练或评估 需要注意的是,pin_memory参数仅当使用CUDA设备(即GPU)时才有效。当使用CPU作为设备时,该参数将被忽略。 总结 pin_memory是PyTorch中DataLoader的一个重要参数,它能够提高数据从CPU到GPU的传输效率,特别是在使用多个GPU进行训练时效果尤为显著。然而,它也会增加一些额外的...
pin_memory=True 可以加快跨多个 GPU 的数据传输,提高整体吞吐量。 多GPU 设置中的 pin_memory importtorch fromtorchimportnn fromtorch.utils.dataimportDataLoader fromtorchvisionimportdatasets, transforms #多 GPU 设置device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu') ...
pin_memory=True有助于确保数据以最高效的方式移动到 GPU,尤其是当与.to(device)中的non_blocking=True结合使用时。 2、多 GPU 或分布式训练场景 当使用多 GPU 配置时,无论是通过torch.nn.DataParallel还是torch.distributed,高效数据传输的重要性都会提高。GPU 需要尽快接收数据,避免等待数据而导致并行化效率低下。