(1)prefetch_generator 使用prefetch_generator 库在后台加载下一 batch 的数据。 安装: pip install prefetch_generator 使用: # 新建DataLoaderX类from torch.utils.data import DataLoader from prefetch_generator import BackgroundGenerator class DataLoaderX(DataLoader): def __iter__(self): return BackgroundGen...
1 prefetch_generator 使用prefetch_generator 库在后台加载下一 batch 的数据。 需要安装 prefetch_generator 库 pip install prefetch_generator 原本PyTorch 默认的 DataLoader 会创建一些 worker 线程来预读取新的数据,但是除非这些线程的数据全部都被清空,这些线程才会读下一批数据。 使用prefetch_generator,我们可以保证...
1. prefetch_generator 使用prefetch_generator库 在后台加载下一batch的数据,原本PyTorch默认的DataLoader会创建一些worker线程来预读取新的数据,但是除非这些线程的数据全部都被清空,这些线程才会读下一批数据。使用prefetch_generator,我们可以保证线程不会等待,每个线程都总有至少一个数据在加载。 安装 pip install prefetc...
from prefetch_generator import BackgroundGenerator, background import numpy as np import time def iterate_minibatches(n_batches, batch_size=10): for b_i in range(n_batches): time.sleep(0.1) #here it could read file or SQL-get or do some math X = np.random.normal(size=[batch_size,...
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: ...
用prefetch库实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/97190313 安装: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pip install prefetch_generator 使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from torch.utils.dataimportDataLoader from prefetch_generatorimportBackgroundGeneratorclassDataLoaderX(Dat...
使用tqdm + prefetch_generator模式计算效率的最佳值是什么? 这取决于使用的机器、预处理管道和网络大小。在一个1080Ti GPU上使用SSD硬盘,我们看到一个几乎为1.0的计算效率,这是一个理想的场景。如果使用浅(小)网络或慢速硬盘,这个数字可能会下降到0.1-0.2左右,这取决于你的设置。
用prefetch库实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/97190313 安装: pipinstallprefetch_generator 使用: fromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromprefetch_generatorimportBackgroundGeneratorclassDataLoaderX(DataLoader):def__iter__(self):returnBackgroundGenerator(super().__iter__()) ...
使用prefetch_generator 中的 BackgroundGenerator 来加载下一个批量数据 使用tqdm 监控训练过程,并展示计算效率,这能帮助我们找到数据加载流程中的瓶颈 # import statements import torch import torch.nn as nn from torch.utils import data ... # set flags / seeds ...
t] = None, multiprocessing_context=None, generator=None, *, prefetch_factor: int = 2, persistent_workers: bool = False ): ... ...# We quote '_BaseDataLoaderIter' since it isn't defined yet and the definition can't be moved up # since '_BaseDataLoader...