yolov3中的num_workers在哪里

在 YOLOv3 中，num_workers 参数是在创建 DataLoader 对象时使用的参数。DataLoader 是一个 PyTorch 中用于加载数据的工具类，它可以自动实现数据的批量加载、数据增强和数据预处理等功能。

在实际使用 YOLOv3 进行训练时，通常会使用自定义的数据集，并通过 DataLoader 加载数据。在创建 DataLoader 对象时，可以通过设置 num_workers 参数来指定使用的线程数，以加快数据加载和预处理的速度。例如，下面是一个使用 DataLoader 加载数据的例子：

from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import CustomDataset

batch_size = 4
num_workers = 4
dataset = CustomDataset()
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)

在这个例子中，我们创建了一个名为 dataloader 的 DataLoader 对象，其中包含了我们自定义的数据集 CustomDataset，并指定了每次加载的批量大小为 4，同时指定了使用的线程数为 4。这样，在加载数据时，DataLoader 将会使用 4 个线程同时进行数据加载和预处理，以加快数据加载和训练的速度。