https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影响机器性能 ...
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 lt 数据训练的时间 GPU每次训练完都可以直接从CPU中取到next batch的数据 无需额外的等待,因此也不需要多余的worker,即使增加worker也不会影响训练速度 当加 ...
2019-11-15 20:00 0 5090 推荐指数:
https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影响机器性能 ...
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 ...
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 ...
实际上pytorch在定义dataloader的时候是需要传入很多参数的,比如,number_workers, pin_memory, 以及shuffle, dataset等,其中sampler参数算是其一 sampler实际上定义了torch.utils.data.dataloader的数据 ...
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__ ...