yolo11中读取数据集时num_worker值在哪里设置的

在YOLOv11（You Only Look Once）这样的目标检测框架中，特别是使用torch.utils.data.DataLoader进行数据集读取时，`num_workers`（工作线程数）通常是在创建DataLoader实例时设置的。这通常是直接作为参数传递给`DataLoader`构造函数的。

例如，在Python代码中，它可能看起来像这样：

train_dataset = MyDataset(root='path/to/dataset', transform=transform)
data_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True,
                        num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True)

在这里，`num_workers`指定了有多少个工作线程同时从磁盘读取数据，提高数据预处理的速度。数值越大，数据加载并传送到GPU的速度越快，但也可能导致内存消耗增加，因为每个工作线程都会维护一部分数据在内存中。

注意：具体的设置可能因项目的结构和需求而有所不同，如果你正在使用的是一个预先封装好的YOLOv11库，可能会有特定的地方提供对这个参数的配置。