num_workers通過影響數據加載速度，從而影響訓練速度 在調整num_workers的過程中，發現訓練速度並沒有變化 原因在於： num_workers是加載數據（batch）的線程數目 當加載batch的時間 < 數據訓練的時間 　　GPU每次訓練完都可以直接從CPU中取到 ...

Question 一直很迷，在給Dataloader設置worker數量（num_worker）時，到底設置多少合適？這個worker到底怎么工作的？如果將num_worker設為0（也是默認值），就沒有worker了嗎？ worker的使用場景： from ...

在Windows上使用Dataloader並設置num_workers為一個非零數字，enumerate取數據時會引發"EOFError: Ran out of input"的報錯。解決方法是num_workers=0。 ...

參考 1. pytorch中num_workers詳解； 完 ...

　　一開始是在jupyter notebook上跑pytorch相關函數，每次使用dataloader函數，如果我把num_workers設置為大於0的數，一到迭代dataloader那里就不運行了；但jupyter notebook也不報錯，就那么一直卡着，后來在網上查這個問題的解決方案 ...

主進程初始化 dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=2, batch_size=3) 創建num_workers個不同的子進程。 為每個子進程維護一個index_queue，用於發送 ...

一、概述 數據集較小時（小於2W）建議num_works不用管默認就行，因為用了反而比沒用慢。當數據集較大時建議采用，num_works一般設置為（CPU線程數+-1）為最佳，可以用以下代碼找出最佳num_works（注意windows用戶如果要使用多核多線程必須把訓練放在if __name__ ...

DataLoader DataLoader 是 PyTorch 中讀取數據的一個重要接口，該接口定義在 dataloader.py 文件中，該接口的目的： 將自定義的 Dataset 根據 batch size 的大小、是否 shuffle 等封裝成一個 batch size 大小 ...