importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 设置workers_per_gpu参数为4workers_per_gpu=4# 创建数据加载器dataset=YourDataset()dataloader=DataLoader(dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=workers_per_gpu) 1.
当它们源自固定(页面锁定)内存时,主机到 GPU 的副本要快得多。有关通常何时以及如何使用固定内存的更多详细信息,请参阅使用固定内存缓冲区。 对于数据加载,将 pin_memory=True 传递给 DataLoader 会自动将获取的数据张量放入固定内存中,从而可以更快地将数据传输到支持 CUDA 的 GPU。 默认内存固定逻辑仅识别张量和...
1、workers_per_gpu设置为0,使得数据读取过程为单进程模式,这样才能调试,默认处于多进程模式,无法进入__getitem__函数。参考链接 2、如果直接将workers_per_gpu=0会报错: 'persistent_workers option needs num_workers > 0' 解决方法:需要将:persistent_workers=False。参考链接 for i, data_batch in enumerate(...
workers_per_gpu 这个参数决定读取数据时每个gpu分配的线程数 。 数据加载时每个 GPU 使用的子进程(subprocess)数目。 因此如果workers=2,那就会把一个相同的随机种子seed同时作用于两个samper,因此就会导致出现两个分支(进程),就会产生不同组的图做的随机操作完全一样的情况。
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workers_per_gpu在win系统下的设置 主要涉及三个函数 和原子同步指令 1 __syncthreads(); 使得同一个block之间线程间同步,达到相同的执行点后再往后执行,同时使得修改的全局以及共享内存对block内的线程可见 2 __threadfence(); 该线程在该语句前对全局存储器或共享存储器的访问已经全部完成,执行结果对grid中的...
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data = dict(train=dict(...), val=dict(...), test=dict(samples_per_gpu=2, ...)) 1. 或者你可以通过将 --cfg-options 设置为 --cfg-options data.test.samples_per_gpu=2 来开启它。 弃用ImageToTensor 在测试模式下,弃用 ImageToTensor 流程,取而代之的是 DefaultFormatBundle。建议在你的测试...
(device) #在GPU中运行 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 全部代码 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class Model(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_size): super(Model, self).__init__() ...