torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y) loader=Data.DataLoader( dataset=torch_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True, num_workers=2, ) def main(): for epoch in range(3): for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader): # training... print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| ...
查阅资料后发现 Dataloader中的num_workers参数(线程数)设置为0,该为4后,nvidia-smi查看GPU占用率变为高(不要用任务管理器查看)
data_textdet_test.pipeline = test_pipeline train_dataloader = dict( batch_size=8, num_workers=1, persistent_workers=False, sampler=dict(type="DefaultSampler", shuffle=True), dataset=data_textdet_train, ) val_dataloader = dict( batch_size=8, num_workers=1, persistent_workers=False, sampler...
Pytorch出现Broken pipe错误,通过修改torch.utils.data.DataLoader()函数中的 num_workers 参数,解决。 可能是因为windows对多线程的支持不是很好的原因吧 在MMDetection修改的参数为: cfg.data.workers_per_gpu = 0 2.RuntimeError: Index put requires the source and destination dtypes match, got Long for the...
（win10）MMDetection2.6运行demo中的训练kitti_tiny数据集
中的训练kitti_tiny数据1将数据集重新组织成coco数据集的方式2将数据集重新组织成中间形式3.实现新的数据集官方该教程中数据集的组织采用第二种方式实现环境运行中遇到的问题1.lOError:Errno32Brokenpipe想到类似pytorch中的问题Pytorc出现Brokenpipe错误,通过修改torch.utils.data.DataLoader()函数中的num_workers参数,...
模型训练主要分为如下几步: 2.1 数据准备 参考yolov5的数据集格式,准备数据集如下: 生成txt文件转换的代码如下所示: importosimportshutilimportxml.etree.ElementTreeasETfromgenerate_xmlimportparse_xml, generate_xmlimportnumpyasnpimportcv2fromtqdmimporttqdmdefget_dataset_class(xml_root): ...
dataset=torch_dataset,#torch TensorDataset formatbatch_size=BATCH_SIZE,#mini batch sizeshuffle=True,#要不要打乱数据 (打乱比较好)num_workers=2,#多线程来读数据)forepochinrange(3):#训练所有!整套!数据 3 次forstep, (batch_x, batch_y)inenumerate(loader):#每一步 loader 释放一小批数据用来学习#...
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.train_batch_size, collate_fn=collate.collate_fn, num_workers=4, sampler=train_sampler) 1. 2. 3. 4. 4、计算损失函数 我们把每一个GPU上的loss进行汇聚后计算。 def loss_reduce(self, loss): ...