当iterableDataset，使用多线程对数据进行加载时(即dataloader中的num_works >1)，会出现数据重复的问题，因为其会将dataset在每个work中进行复制 这里多线程的用处其实就是快速处理数据 为应对上述问题，可以使用get_worker_info,获取当前显存的数量，而后根据id对数据进行切分，防止数据被重复
self._put_indices()def__len__(self):returnlen(self.batch_sampler)def_get_batch(self):# 从data_queue中取得数据ifself.timeout >0:try:returnself.data_queue.get(timeout=self.timeout)# 从data_queue中get数据exceptqueue.Empty:raiseRuntimeError('DataLoader timed out after {} seconds'.format(se...
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(self....
'initialized'.format(attr,self.__class__.__name__)) super(DataLoader,self).__setattr__(attr,val) def__iter__(self): return_DataLoaderIter(self) def__len__(self): returnlen(self.batch_sampler) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
回到dataloader的问题: DataLoader(dataset, batch_size=None, 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) 这里有一些注意事项。 A. shuffle ,sampl...
10. **timeout**:从worker进程中获取一个batch的超时时间。 11. **worker_init_fn**:worker进程初始化函数。 12. **prefetch_factor**:预取因子,用于确定预取多少个样本。 13. **persistent_workers**:是否让worker进程持续运行。 以上就是PyTorch的DataLoader的主要参数,希望对您有所帮助。©...
7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文涉及的源码以 PyTorch 1.7 为准 迭代器 理解Python的迭代器是解读PyTorch 中 torch.utils.data模块的关键。在Dataset,Sampler和DataLoader这三个类中都会用到 python 抽象类的魔法方法,包括__len__(self),__getitem__(self)和__iter__(self) ...
3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader)3.2 批处理 3.2.1 自动批处理（默认）3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process)4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning)7 预取 (prefetch)8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 ...
# prime the prefetch loopfor_inrange(2*self.num_workers):self._put_indices() DataLoaderIter类的__next__方法如下,包含3个if语句和1个while语句。第一个if语句是用来处理self.num_workers等于0的情况,也就是不采用多进程进行数据读取,可以看出在这个if语句中先通过indices = next(self.sample_iter)获取长...
from torch.utils.data.dataloader importDataLoader dataset = MyDataset() # 第一步:构建 Dataset 对象 dataloader = DataLoader(dataset) # 第二步:通过Dataloader来构建迭代对象num_epoches = 100 for epoch inrange(num_epoches): for i, data inenumerate(dataloader): ...