batch_size=32,shuffle=True,num_workers=workers)start_time=time.time()fordataindataloader:# 模拟训练过程passtimes.append(time.time()-start_time)# 打印结果print("Num Workers | Time taken (seconds)")print("-"*40)forworkers,tinzip(worker_counts,times):print(f"{workers:<12}|{t:.4f}...
DataLoader(dataset, batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers, collate_fn=detection_collate)) print("iteration") if __name__ == '__main__': train() Ubuntu运行欧克, windows上诡异的事情发生了,print("Printing net...") 不停执行, amazing! 运行的时候改成print("Printing 12345..."...
一般来说,推荐从num_workers=0(使用主线程加载数据)开始,逐步增加,观察数据加载的性能变化。 示例代码 以下是一个简单的示例,演示了如何在PyTorch中使用DataLoader并设置num_workers参数: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset# 定义一个简单的自定义数据集classMyDataset(Dataset):def__init__(self,s...
(test_set, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("The number of images in a test set is: ", len(test_loader)*batch_size) print("The number of batches per epoch is: ", len(train_loader)) classes = ('plane','car','bird','cat','deer','dog','frog','...
简单说就是内存最好大点,这样可以缓解cpu和硬盘的压力,但这通常不是问题,cpu最好多个核心,核心越多越有利于数据加载和预处理,这个的核心就是设置合理的num_workers的值,然后就是设置合适的batch_size,可以从小往大了试,一般超过一个值后就不会有什么速度的提升了。
特别是当处理大型数据集时,合理使用PyTorch的DataLoader中的num_workers参数能够显著提升数据加载速度。然而,num_workers的配置并非总是一帆风顺,有时可能会遇到一些挑战。为了帮助大家更好地理解和使用这一参数,本文将对常见的问题及其解决方案进行介绍,并推荐百度智能云文心快码(Comate)作为提升编码效率的工具,详情参见:...
讲解PyTorch DataLoader num_workers参数设置导致训练阻塞 在使用PyTorch进行深度学习训练时,我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers,它定义了用于数据加载的线程数。然而,一些开发者可能会发现,在某些情况下,将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因,并提...
num_workers参数的作用 num_workers参数指定了用于数据加载的子进程数量。当你设置num_workers大于0时,DataLoader会在后台启动相应数量的子进程来并行加载数据。这样可以充分利用多核CPU的优势,加快数据加载速度,提高训练效率。 如何选择合适的num_workers 选择合适的num_workers值取决于你的硬件配置和具体需求。一般来说,...
num_worker设置得大,好处是寻batch速度快,因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮…迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大,也加重了CPU负担(worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛)。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数,如果CPU很强、RAM也很充足,就可以设置得更大些。
环境:windows10 cuda11.0 dataloader设置: train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=512, shuffle=True, num_workers=0 ) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=512, shuffle=False, num_workers=4 ) 报错: RuntimeError: An attempt has been made to start ...