原因: win环境启动线程是靠spwan(),而基于的Dataset基类定义的数据集,getitem()的过程会和脚本原来进程冲突等等。冲突会造成报错,然而你的自定义Dataset里调用了getitem()如opencv,numpy等包的话会发生卡死。 解决办法一: 把num_workers设置成0。 解决方法二、 ifname== 'main’ 不同平台的区别,在 windows平台,...
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 ...
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worker_counts=[0,1,2,4,8]times=[]forworkersinworker_counts:dataloader=DataLoader(dataset,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...
num_worker设置为0以上的值会导致内存泄漏。另外代码入口得用以下的if语句包裹。这里稍微解释下为什么要这样,因为Windows不支持fork,多进程只能采用spawn,而如果你不用这个条件包裹,那么代码就会被再次执行一遍,这样如果不加限制,那么就会有无限多的进程了。 if __name__ == '__main__': 另外这两天还有个好消息...
3.设置batch_size和num_workers 在第205-206行, batch_size就是samples_per_gpu,目前我的GPU只能设置成1才能跑。 num_workers就是workers_per_gpu,这个设置涉及到一个报错,必须改成0让它在主线程才行 copy 1 2 samples_per_gpu=1, workers_per_gpu=0, ...
🐛 Bug In windows, DataLoader with num_workers > 0 is extremely slow (pytorch=0.41) To Reproduce Step 1: create two loader, one with num_workers and one without. import torch.utils.data as Data train_loader = Data.DataLoader(dataset=train...
pytorch 1.7.0 cuda 11.0 cudnn 8004 gpu rtx 3060ti Is CUDA available: Yes related post :https://stackoverflow.com/questions/63674120/pytorch-dataloader-hangs-when-num-workers-0 andhttps://discuss.pytorch.org/t/training-freezes-when-using-dataloader-with-num-workers-0/34055/5 ...
int NUM_WORKERS = 4; // 工作线程数量 const int PORT = 8000; // 任务类型 struct Task { evutil_socket_t fd; std::string data; Task()= default; Task(evutil_socket_t _fd,std::string _data):fd(_fd),data(_data){ } }; struct eBase_data...
为了服务这些调用,我们将通过将结构的第一个字段(max_host_workers)设置为1来创建一个主机工作线程。由于只有一个线程在进行同步的无开关调用,创建多个工作线程并没有什么好处。在一台至少有两个内核的机器上,调用者和工作线程都有可能在专用内核上不间断地运行,造成较少的争论,从而通过无开关调用实现最大的速度。