_c.dataloader.num_workers

时间: 2023-05-03 07:02:50 浏览: 156
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解决pytorch DataLoader num_workers出现的问题

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_c.dataloader.num_workers是PyTorch数据加载器中用于确定使用多少个进程来预取数据的参数。当我们使用数据加载器从磁盘中读取数据时，该参数允许我们同时并行读取多个文件，从而加快数据加载速度。设置一个较高的num_workers可以在一定程度上加快数据加载速度，但是也可能会导致内存消耗过大，从而影响模型的训练可行性。因此，在使用_dataloader时，我们需要仔细考虑num_workers参数的设置，并确保它与我们的硬件资源相适应，以有效地加速数据加载，并确保模型训练的效率和可靠性。
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python torch.utils.data.DataLoader使用方法

num_workers=2, # 使用的后台工作进程数，提高数据加载速度 ) DataLoader的参数包括： 1. dataset: 必需参数，Dataset类型的实例。 2. batch_size: 指定每个批次包含的样本数。在这里设置为5。 3. ...

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中，这可以提高数据加载的效率。 综上所述，这段代码的作用是创建训练数据加载器和验证数据加载器，并配置了相关的...

torch_geometric.loader.DataLoader

您还可以使用其他可以传递给PyTorch DataLoader的参数，例如num_workers。\[2\] 使用DataLoader加载图数据集的示例代码如下：\[3\] python from torch_geometric.datasets import TUDataset from torch_...

为每句代码做注释：flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) # 使用 validate_dataset 创建一个数据加载器 validate_loader，每个批次包含 batch_size 张...

train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True)

- num_workers: 加载数据时使用的线程数。 - pin_memory: 是否将加载的数据存储在固定的内存中，以提高数据读取效率（通常在使用GPU时设置为True）。 - shuffle: 是否对训练集进行随机重排，以使每个epoch中的样本...

transform = transforms.Compose([Normalization()]) train_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Train_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset/Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Train_Data', transform = transform) test_set = SpecklesDataset(csv_file='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Test_annotations.csv', root_dir='E:\StrainNet\Dataset\Speckle dataset 1.0\Reference_speckle_frames\Test_Data', transform = transform) print('{} samples found, {} train samples and {} test samples '.format(len(test_set)+len(train_set), len(train_set), len(test_set))) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory=True, shuffle=True) # create model

在创建加载器时，使用了 batch_size、num_workers、pin_memory 和 shuffle 等参数来控制批次大小、工作进程数量、是否将数据加载到 GPU 内存中以及是否打乱数据的顺序。最后，该代码段还创建了一个模型。

torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数

torch.utils.data.DataLoader的num_workers参数用于指定数据加载过程中使用的子进程数。该参数的默认值为0，表示数据将在主进程中加载。如果将其设置为大于0的整数，则会启动多个子进程来并行加载数据，可以加快数据...

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, num_workers=nw, # Shuffle=True unless rectangular training is used shuffle=not opt.rect, pin_memory=True, # 将数据加载到主机内存中的固定位置 collate_fn=train_dataset.collate_fn)的输出都有哪些数？

2. 目标标注数据的张量，形状为 (batch_size, num_targets, 5)，其中 batch_size 表示批次大小，num_targets 表示每张图像中目标的个数，5 表示每个目标的标注信息（包括类别标签、中心点坐标和宽高）。...

# 定义数据加载器 train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4) val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_data, batch_size=32, shuffle=False, num_workers=4) # 定义模型 model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) num_features = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(num_features, len(labels))，这段代码有什么作用

DataLoader 类构建数据加载器，其中 train_data 和 val_data 分别代表训练集和验证集的数据集对象，batch_size 参数指定了每个批次的数据量为 32，shuffle 参数指定是否对数据进行随机洗牌，num_workers 参数指定了...

for epoch in range(config.epochs): trainset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_train, transformations_train, 'test', config.crop_size, 'SlowFast') #testset = VideoDataset_images_with_motion_features(videos_dir, feature_dir, datainfo_test, transformations_test,'test', config.crop_size, 'SlowFast') #print((trainset.shape())) #trainsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() #testsettemp=data_loader.VideoDataset_images_with_motion_features() kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=config.num_workers) for train_index, test_index in enumerate(kf.split(trainset)): print(train_index) #trainsettemp.append(trainset(train_index)) #testsettemp.append(trainset(test_index)) train_loader1 = torch.utils.data.Subset(train_loader,train_index) train_loader2=torch.utils.data.DataLoader(train_loader1,batch_size=1,shuffle=False,num_workers=config.num_workers)

然后，它定义了一个KFold对象，将数据集分成10个折叠，并使用torch.utils.data.DataLoader类创建一个train_loader对象，用于加载训练数据。在每个循环中，使用kf.split(trainset)方法获取训练和测试数据的...

train_loader = DataLoader(train, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) val_loader = DataLoader(val, batch_size=cfg.batch_size, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)

- num_workers：用于数据加载的子进程数 - pin_memory：是否将数据保存在锁页内存中，这可以加快数据传输速度。 因此，这段代码的作用是创建了两个数据加载器（train_loader和val_loader），分别用于训练和验证...

torch.utils.data.DataLoader( drop_last=True, num_workers=num_workers)

这个问题是关于 PyTorch 的 DataLoader 的参数设置，drop_last=True 表示在数据集大小不能被 batch_size 整除时，是否丢弃最后一个不完整...num_workers 表示用于数据加载的子进程数，默认为 ，即在主进程中加载数据。

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.num_workers, pin_memory=True)代码解读

其中train_dataset指的是训练数据集，args.batch_size表示批次大小，shuffle=True表示在每个epoch开始前随机打乱数据集顺序，num_workers=args.num_workers表示加载数据时使用的线程数，pin_memory=True表示将数据放...

train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

这是用来做什么的？ 这行代码是用来创建一个 PyTorch 的 DataLoader 对象...其中，batch_size 参数设置每个批次的数据量，shuffle 参数表示是否打乱数据集顺序，num_workers 参数表示使用多少个进程来并行载入数据。

解释一下if __name__ == '__main__': train_data = SeqDataset(txt='./train_list.txt', transform=data_transforms) train_loader = DataLoader(train_data, shuffle=True, num_workers=20, batch_size=BATCH_SIZE)

这段代码是Python中一个非常常见的语句，作用是判断当前...其中的transform参数指定了对数据集进行预处理的transform函数，num_workers参数指定了使用多少个进程来并行加载数据，shuffle参数指定了是否对数据打乱顺序。
zip

DataLoader.py_torch数据_.DataLoader数据加载器_源码.zip

- **num_workers**：表示在后台开启的子进程数，用于数据预处理，提高加载速度。 - **collate_fn**：自定义函数，用于处理批次数据的合并，例如将不同形状的张量堆叠在一起。 - **pin_memory**：如果为True，将...

train_dataloader = data.DataLoader( train_dataset, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.num_workers, shuffle=True, drop_last=True ) valid_dataloader = data.DataLoader( valid_dataset, batch_size=args.n_samples, num_workers=args.num_workers, shuffle=False, drop_last=False ) print('Training images:', len(train_dataset), '/', 'Validating images:', len(valid_dataset))

- num_workers：用于数据加载的线程数，由命令行参数 args.num_workers 指定。 - shuffle：是否对数据进行随机洗牌，这里设置为 True，表示训练集在每个 epoch 之前会被打乱顺序。 - drop_last：如果数据...
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