Pin memory是PyTorch中的一个特性,它允许我们将数据预先加载到固定的(或“钉住”)内存中,从而避免了在GPU和CPU之间传输数据时可能发生的额外延迟。这对于加速数据加载到GPU的过程非常有用,特别是在使用大批量数据时。 要启用pin memory,只需在创建DataLoader时将pin_memory参数设置为True: data_loader = DataLoader(...
1.filename:字符串,保存模型的路径,filepath可以是格式化的字符串,里面的占位符将会被epoch值和传入on_epoch_end的logs关键字所填入。 例如:filepath = “weights_{epoch:03d}-{val_loss:.4f}.h5”,则会生成对应epoch和测试集loss的多个文件。 2.monitor:需要监视的值,通常为:val_acc 、 val_loss 、 acc...
**pin_memory:**表示要将load进来的数据是否要拷贝到pin_memory区中,其表示生成的Tensor数据是属于内存中的锁页内存区,这样将Tensor数据转义到GPU中速度就会快一些,默认为False。 注:这里简单科普下pin_memory,通常情况下,数据在内存中要么以锁页的方式存在,要么保存在虚拟内存(磁盘)中,设置为True后,数据直接保存...
pin_memory=PIN_MEMORY, shuffle=True, drop_last=True, ) test_loader = DataLoader( dataset=test_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, num_workers=NUM_WORKERS, pin_memory=PIN_MEMORY, shuffle=True, drop_last=True, ) for epoch in range(EPOCHS): for x, y in train_loader: x = x.to(DEVICE) #...
pin_memory=True, drop_last=False, sampler=dict(type='DefaultSampler', shuffle=False), dataset=dict( type=dataset_type, data_root=data_root, test_mode=True, data_prefix=dict(img=val_data_prefix), ann_file=val_ann_file, pipeline=test_pipeline, ...
"pin_memory": True, "collate_fn": CrowdDetectionCollateFN(), "worker_init_fn": worker_init_reset_seed }) 設定訓練參數,可以調整max_epochs設置最大執行的次數,num_classes及num_cls為幾個類別需要依照資料集類別進行調整 from super_gradients.training.losses import PPYoloELoss ...
pin_memory=True, collate_fn=dataset.collate_fn, ) 当加载完dataset后,对于dataloader,我们不仅输入了dataset,还指定了collate_fn。 collate_fn可以简单理解为组织batch的方式,在没有指定的情况下,会采用default_collate. https://www.jianshu.com/p/bb90bff9f6e5 ...
dataloader = loader(dataset,batch_size=batch_size,num_workers=nw,sampler=sampler,pin_memory=True,collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn) dataloader内容: 以上就是yolov7中数据集处理以及加载过程,还有一些细节后面再补充。
pin_memory=True, collerate_fn=..)returndataloader, dataset 其中,sampler和dataloader中的sampler=sampler,可以创建分布式sampler 并且在每一次epoch中, if rank != -1:dataloader.sampler.set_epoch(epoch) 保存模型 只需要对主进程中的模型保存即可,代码为: ...
() if dataset.properties will update during training else InfiniteDataLoader()# 没有使用 shuffle=True 这个参数dataloader = loader(dataset,batch_size=batch_size,num_workers=nw,sampler=sampler,pin_memory=True,collate_fn=LoadImagesAndLabels.collate_fn4 if quad else LoadImagesAndLabels.collate_fn)return...