prefetch_factor参数用于指定预取的因子,它决定了在每个迭代中预取多少个批次的数据。 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...
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...
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...
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...
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) ...
DataLoader 通过指定 prefetch_factor (默认为 2)来进行数据的预取。 class _MultiProcessingDataLoaderIter(_BaseDataLoaderIter): def __init__(self, loader): ... self._reset(loader, first_iter=True) def _reset(self, loader, first_iter=False): ... # prime the prefetch loop for _ in range(se...
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_factor2,persistent_workers=False) 几个重要参数 dataset:必须首先使用数据集构造 DataLoader 类。
# 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...
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: ...
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。