PyTorch使用LMDB數據庫加速文件讀取 原始文檔:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 對於數據庫的了解較少,文章中大部分的介紹主要來自於各種博客和LMDB的文檔,但是文檔中的介紹,默認是已經了解了數據庫的許多知識,這導致目前只能 ...
背景 在深度學習的時候,如果你的batch size調的很大,或者你每次獲取一個batch需要許多的預操作,那么pytorch的Dataloader獲取一個batch就會花費較多的時間,那么訓練的時候就會出現GPU等CPU的情況,訓練的效率就會下降。 為了應對這種情況,Tensorflow有TFrecord,但是Pytorch沒有對應的數據格式,在查詢各類資料之后,我決定使用LMDB這個數據庫 L ...
2021-11-12 22:41 0 1663 推薦指數:
PyTorch使用LMDB數據庫加速文件讀取 原始文檔:https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/hbnym1 對於數據庫的了解較少,文章中大部分的介紹主要來自於各種博客和LMDB的文檔,但是文檔中的介紹,默認是已經了解了數據庫的許多知識,這導致目前只能 ...
問題背景 訓練深度學習模型往往需要大規模的數據集,這些數據集往往無法直接一次性加載到計算機的內存中,通常需要分批加載。數據的I/O很可能成為訓練深度網絡模型的瓶頸,因此數據的讀取速度對於大規模的數據集(幾十G甚至上千G)是非常關鍵的。例如:https://discuss.pytorch ...
問題描述: lmdb文件支持數據+標簽的形式,但是卻只能寫入一個標簽,引入多標簽的解決方法有很多,這兒詳細說一下我的辦法:制作多個data數據,分別加入一個標簽。我的方法只適用於標簽數量較少的情況,標簽數量比較多的話建議修改源碼支持。下面介紹詳細步驟。以下均以兩個標簽作為介紹。 生成兩個含 ...
代碼:https://github.com/liangX-box/pytorchReadLmdb.git 一. 處理好訓練集和驗證集后,通過caffe的convert_imageset生成lmdb: (1) /usr/softwares/caffe/build/tools ...
輕量數據庫,刪和改就沒啥必要了。 1,將圖片數據寫入lmdb。 2,讀取數據庫 ...
訓練一個模型需要有一個數據庫,一個網絡,一個優化函數。數據讀取是訓練的第一步,以下是pytorch數據輸入框架。 1)實例化一個數據庫 假設我們已經定義了一個FaceLandmarksDataset數據庫,此數據庫將在以下建立。 或者使用 ...
pytorch數據讀取機制: sampler生成索引index,根據索引從DataSet中獲取圖片和標簽 1.torch.utils.data.DataLoader 功能:構建可迭代的數據裝在器 dataset:Dataset類,決定數據從哪讀取及如何讀取 batchsize ...
原文:http://studyai.com/article/11efc2bf#采樣器 Sampler & BatchSampler 數據庫DataBase + 數據集DataSet + 采樣器Sampler = 加載器Loader from torch.utils.data ...