下面是一个使用带有prefetch_factor的DataLoader从txt加载数据的示例代码: 代码语言:txt 复制 import torch from torch.utils.data import DataLoader, Dataset class MyDataset(Dataset): def __init__(self, file_path): # 从txt文件中读取数据并进行预处理 with open(file_path, 'r') as f: self.data ...
我弄清楚了,prefetch_factor指定的是从disk到内存的prefetch,这里讨论的是内存到显存的prefetch 04-01 回复喜欢 VarianShi 微微风 我也有这个问题,查了一下prefetch在pytorch 1.7版本之上就支持prefetch_factor了。很多网上的文章,不包括这篇,明显是最近两年写的,还在提和这篇文章类似的事情,让人confuse 04-01...
在使用 PyTorch 进行训练时,您可以使用多线程和异步预取的组合来加速数据加载。设置prefetch_factor参数来自动预取下一批数据。 data_loader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4,prefetch_factor=2) 1. 类图 以下是MyDataset类的UML类图: MyDataset+__init__(csv_file, root_dir, transform...
multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor: int = 2, persistent_workers: bool = False): torch._C._log_api_usage_once("python.data_loader") # type: ignore 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 1.1...
支持数据预加载,主要涉及的参数 prefetch_factor 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 通过以上介绍的三者工作内容不难推出其内在关系: 设置Dataset,将数据 data source 包装成 Dataset 类,暴露提取接口。 设置Sampler,决定采样方式。我们是能从 Dataset 中提取元素了,还是需要设置 Sampler 告诉程序提取 Dataset...
prefetch_factor: (int) 预取因子,决定了工作进程在向主进程提交批次的同时,提前生成多少个额外的批次。增加此值可以减少潜在的 I/O 瓶颈,但也可能增加内存占用。 persistent_workers: (bool) 若为True,则保留工作进程在多个数据加载迭代之间,这样可以避免每次重新启动工作进程带来的开销,尤其在长时间运行的任务中效果...
2.修改dataloader的prefetch_factor(pytorch版本1.7以上的新特性,我用的Pytorch-1.8.1可以使用),default=2,表示有2 * num_workers样本会被提前取出 train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=512, num_workers=6,prefetch_factor=4) ...
注:prefetch_factor和persistent_workers这两个参数是pytorch1.7之后才有的,以前的版本没有,使用时需要注意。 二、设置torch.backends.cudnn.benchmark = True 设置torch.backends.cudnn.benchmark = True将会让程序在开始时花费一点额外时间,为整个网络的每个卷积层搜索最适合它的卷积实现算法,进而实现网络的加速。
DataLoader(dataset,batch_size=1,shuffle=False,sampler=None,batch_sampler=None,num_workers=0,collate_fn=None,pin_memory=False,drop_last=False,timeout=0,worker_init_fn=None, *,prefetch_factor=2,persistent_workers=False) 在上述定义的CustomDataset基础上使用DataLoader对其进行遍历: ...
# prime the prefetch loopfor _ in range(self._prefetch_factor * self._num_workers): self._try_put_index()陆续发送完index后，这4个worker可以并行的工作，陆续完成自己iter的处理任务后，将结果塞入一个Queue队列中，DataLoader的主线程从队列中取数据即可。具体到每个worker的工作流程，其实和单进程的D...