pytorch使用子进程加载数据
时间: 2023-11-12 07:56:43 浏览: 44
PyTorch使用子进程加载数据可以提高数据加载的效率和减小内存占用。这里介绍两种常见的实现方法:
1. 使用`torch.utils.data.DataLoader`的`num_workers`参数开启多个子进程加载数据,例如:
```
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, num_workers=4)
```
2. 自定义一个数据加载函数,使用`multiprocessing`模块开启多个子进程,例如:
```
import multiprocessing as mp
def data_loading_func(data_queue):
while True:
data = load_data() # 加载数据的函数
data_queue.put(data)
if __name__ == '__main__':
data_queue = mp.Queue(maxsize=100)
processes = [mp.Process(target=data_loading_func, args=(data_queue,)) for i in range(4)]
for p in processes:
p.start()
for i in range(100):
data = data_queue.get()
# 对数据进行处理和训练
```