https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影響機器性能 ...
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 lt 數據訓練的時間 GPU每次訓練完都可以直接從CPU中取到next batch的數據 無需額外的等待,因此也不需要多余的worker,即使增加worker也不會影響訓練速度 當加 ...
2019-11-15 20:00 0 5090 推薦指數:
https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影響機器性能 ...
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 ...
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 ...
實際上pytorch在定義dataloader的時候是需要傳入很多參數的,比如,number_workers, pin_memory, 以及shuffle, dataset等,其中sampler參數算是其一 sampler實際上定義了torch.utils.data.dataloader的數據 ...
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__ ...