pytorch怎样设置max_split_size_mb

在 PyTorch 中，可以使用参数`max_split_size_mb`来设置 DataLoader 中数据分片的最大大小。该参数用于控制每个数据分片的大小，以避免在内存不足的情况下出现内存错误。

要设置`max_split_size_mb`，你需要在创建 DataLoader 时将其传递给参数`pin_memory`。例如：

from torch.utils.data import DataLoader

dataset = YourDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, pin_memory=True, max_split_size_mb=1024)

在上面的例子中，`max_split_size_mb`被设置为1024MB，即1GB。你可以根据你的内存容量和数据集大小来调整这个值。请注意，如果你的数据集非常大，你可能需要将它设置为更大的值。

请注意，`max_split_size_mb`仅在`pin_memory=True`时才有效。如果`pin_memory=False`，则数据将直接从磁盘加载，不会被缓存到内存中。