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...
pinned_tensor=torch.randn(data_size,dtype=torch.float32).pin_memory()# 目标设备 device=torch.device("cuda")# 使用mp.spawn启动多进程测试 mp.spawn(test_pinned_memory,args=(normal_tensor,pinned_tensor,device),nprocs=2,join=True) 输出: [进程 0] 普通内存到GPU传输时间: 1.054590 秒 [进程 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()else'cpu')model=torch.load('model.pth').to(device).eval() definfer(image_path):image=load_image(image_path) withtorch.no_grad():image=image.to(device,non_blocking=True)output=...
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。
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。
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。
# 使用 pin_memory=True 的 DataLoader dataloader=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 GPU device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available() else'cpu') ...
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。