pytorch dataloader num_workers
https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影响机器性能 ...
原文：(十)pytorch多线程训练，DataLoader的num_works参数设置
一 概述 数据集较小时 小于 W 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 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 main :下才不会报错 二 代码 三 查看线程数 cpu个数 核心数 线程数 例子 命令执行结果如图所示，根据结果 ...
2021-07-30 13:31 0 362 推荐指数：
相关推荐
pytorch中神经网络的多线程数设置：torch.set_num_threads(N)
实验室的同学一直都是在服务器上既用CPU训练神经网络也有使用GPU的，最近才发现原来在pytorch中可以通过设置 torch.set_num_threads(args.thread) 来限制CPU上进行深度学习训练的线程数。 torch.set_num ...
线程池参数设置
1 线程池 一、ThreadPoolExecutor的重要参数 1、corePoolSize：核心线程数 * 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行 * 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理 * 设置 ...
[线程池]线程池参数设置
的实现ThreadPoolExecutor，它给我们带来了极大的方便，但同时，对于该线程池不恰当的设置 ...
ThreadPoolExecutor线程池参数设置技巧
一、ThreadPoolExecutor的重要参数 corePoolSize：核心线程数 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理 设置 ...
线程池ThreadPoolExecutor参数设置
线程池ThreadPoolExecutor参数设置 JDK1.5中引入了强大的concurrent包，其中最常用的莫过了线程池的实现ThreadPoolExecutor，它给我们带来了极大的方便，但同时，对于该线程池不恰当的设置也可能使 ...
ThreadPoolExecutor线程池参数设置技巧
一、ThreadPoolExecutor的重要参数 corePoolSize：核心线程数 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理 设置 ...