https://discuss.pytorch.org/t/guidelines-for-assigning-num-workers-to-dataloader/813/5 num_workers 影響機器性能 ...
一 概述 數據集較小時 小於 W 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 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 main :下才不會報錯 二 代碼 三 查看線程數 cpu個數 核心數 線程數 例子 命令執行結果如圖所示,根據結果 ...
2021-07-30 13:31 0 362 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 ...
實驗室的同學一直都是在服務器上既用CPU訓練神經網絡也有使用GPU的,最近才發現原來在pytorch中可以通過設置 torch.set_num_threads(args.thread) 來限制CPU上進行深度學習訓練的線程數。 torch.set_num ...
1 線程池 一、ThreadPoolExecutor的重要參數 1、corePoolSize:核心線程數 * 核心線程會一直存活,及時沒有任務需要執行 * 當線程數小於核心線程數時,即使有線程空閑,線程池也會優先創建新線程處理 * 設置 ...
的實現ThreadPoolExecutor,它給我們帶來了極大的方便,但同時,對於該線程池不恰當的設置 ...
一、ThreadPoolExecutor的重要參數 corePoolSize:核心線程數 核心線程會一直存活,及時沒有任務需要執行 當線程數小於核心線程數時,即使有線程空閑,線程池也會優先創建新線程處理 設置 ...
線程池ThreadPoolExecutor參數設置 JDK1.5中引入了強大的concurrent包,其中最常用的莫過了線程池的實現ThreadPoolExecutor,它給我們帶來了極大的方便,但同時,對於該線程池不恰當的設置也可能使 ...
一、ThreadPoolExecutor的重要參數 corePoolSize:核心線程數 核心線程會一直存活,及時沒有任務需要執行 當線程數小於核心線程數時,即使有線程空閑,線程池也會優先創建新線程處理 設置 ...