可见,一共是1000个文件,batch size 128,也就是8个batch,总共耗时7.1s,接下来清除cache, 3、设置num_workers为4 每隔4个batch,要准备4个batch,且是串行的,因此时间增大4倍,接下来3个batch几乎不占用时间 total, mean, std, max, min 7.667, 0.958, 1.652, 3.983, 0.000 接下来实验在SSD上进行,同样num_wor...
找出最佳值:记录每次测试的训练时间,直到发现增加num_workers已经不再显著加快训练速度,或系统资源负载过高,此时可以确定一个最优的num_workers值。 3.综合调整 综合考虑:pin_memory和num_workers可能会相互影响。例如,在使用较大的num_workers时,开启pin_memory可能更能发挥其作用。建议在找到较好的num_workers值后,...
可见,一共是1000个文件,batch size 128,也就是8个batch,总共耗时7.1s,接下来清除cache, 3、设置num_workers为4 每隔4个batch,要准备4个batch,且是串行的,因此时间增大4倍,接下来3个batch几乎不占用时间 total, mean, std, max, min 7.667, 0.958, 1.652, 3.983, 0.000 接下来实验在SSD上进行,同样num_wor...
基本结论:可以看到,不管是在SSD,还是机械硬盘上,总的耗时基本不变(SSD小一些,但原因也可能是实验不充分),并没有因为numworkers增大而减小,令我很费解!我一贯的理解是:比如num_workers为4,那么每个worker计算一个batch,因为本机多核且大于4,讲道理4个worker并行处理,因此时间为num_workers=0的1/4才合理,那原因...
num_workers=num_workers, pin_memory=True ) 定义了一组来自 TorchMetrics 的标准指标,以及一个控制标志,用于启用或禁用指标计算。 fromtorchmetricsimport( MeanMetric, Accuracy, Precision, Recall, F1Score, ) # toggle to enable/disable metric collection ...
(1)Dataloader中worker(num_worker)的数量设置多少比较合适? num_worker设置大,优点是寻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,worker加载数据到RAM的进程是CPU复制,加重了CPU负担。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...
# 使用之前创建的datasetbatch_size = 16dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=2) for batch_data, batch_labels in dataloader:print(f"批次数据形状: {batch_data.shape}")print(f"批次标签形...
首先我们看一下DataLoader.next的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据)。 classDataLoader(object): ...def__next__(self):if self.num_workers ==0: indices = next(self.sample_iter)# Sampler batch = self.collate_fn([self.dataset[i]...
num_workers表示CPU加载数据的线程数,但是不是越大越好,每次线程创建会耗费大量时间。 参考连接:https://blog.csdn.net/qq_32998593/article/details/92849585 使用方法: 1.先加载数据 2.dataloader读取数据 3.for循环从loader里面读取数据 train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root="../data", train=True...
通过使用num_workers参数来设置多进程训练中的数据加载进程数量。最后,我们使用SGD优化器进行模型参数更新,完成多进程训练过程。 请注意,具体的应用场景可能因需求而异,上述示例代码仅作参考。在实际应用中,你可能需要根据自己的需求进行相应的修改和调整。 torch是一个用于构建神经网络的开源深度学习框架,它是基于Python...