num_workers通过影响数据加载速度，从而影响训练速度 在调整num_workers的过程中，发现训练速度并没有变化 原因在于： num_workers是加载数据（batch）的线程数目 当加载batch的时间 < 数据训练的时间 　　GPU每次训练完都可以直接从CPU中取到 ...

Question 一直很迷，在给Dataloader设置worker数量（num_worker）时，到底设置多少合适？这个worker到底怎么工作的？如果将num_worker设为0（也是默认值），就没有worker了吗？ worker的使用场景： from ...

在Windows上使用Dataloader并设置num_workers为一个非零数字，enumerate取数据时会引发"EOFError: Ran out of input"的报错。解决方法是num_workers=0。 ...

参考 1. pytorch中num_workers详解； 完 ...

　　一开始是在jupyter notebook上跑pytorch相关函数，每次使用dataloader函数，如果我把num_workers设置为大于0的数，一到迭代dataloader那里就不运行了；但jupyter notebook也不报错，就那么一直卡着，后来在网上查这个问题的解决方案 ...

主进程初始化 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3) 创建num_workers个不同的子进程。 为每个子进程维护一个index_queue，用于发送 ...

一、概述 数据集较小时（小于2W）建议num_works不用管默认就行，因为用了反而比没用慢。当数据集较大时建议采用，num_works一般设置为（CPU线程数+-1）为最佳，可以用以下代码找出最佳num_works（注意windows用户如果要使用多核多线程必须把训练放在if __name__ ...

DataLoader DataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小 ...