data.dataloader num_workers等于4出错

data.dataloader在使用num_workers参数时，该参数的设置需要考虑到当前计算机的性能和数据集大小，如果设置不当会出现错误。

当我们将num_workers参数设置为4时，表示我们启用了4个进程来处理数据集的加载，这会显著地减少数据加载的时间，加快模型训练的速度。但是，在某些情况下，设置该参数为4可能会导致内存不足的错误。这是因为每个进程都需要在内存中保存一份数据副本，而数据集过大时，会导致进程之间频繁地读写硬盘，进而导致内存溢出，从而引起错误。

因此，我们在使用data.dataloader时，需要根据自己的硬件条件和数据集大小来选择合适的num_workers参数，以确保代码的运行效率和稳定性。如果出现上述错误，我们可以尝试减少num_workers的数量，或者增加计算机的内存以解决该问题。

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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))

这段代码创建了训练集和验证集的数据加载器，并打印了训练集和验证集的图像数量。

首先，使用 `data.DataLoader()` 函数创建了一个名为 `train_dataloader` 的训练集数据加载器。该加载器接受以下参数：

- `train_dataset`：训练集的实例，即之前创建的 `train_dataset`。
- `batch_size`：每个批次中的样本数量，由命令行参数 `args.batch_size` 指定。
- `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`：如果数据集大小不能被批次大小整除，是否丢弃最后一个不完整的批次，这里设置为 `True`，表示如果最后一个批次不满足批次大小，则会被丢弃。

类似地，使用 `data.DataLoader()` 函数创建了一个名为 `valid_dataloader` 的验证集数据加载器。参数设置与训练集数据加载器类似，但是批次大小由命令行参数 `args.n_samples` 指定。

最后，代码打印了训练集和验证集的图像数量，分别使用 `len(train_dataset)` 和 `len(valid_dataset)` 获取。这样可以在控制台上看到训练集和验证集中的图像数量。

总结起来，这段代码创建了训练集和验证集的数据加载器，并打印了它们的图像数量。数据加载器将在训练和验证模型时用于按批次加载数据。

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，可以加快数据加载速度。

需要注意的是，num_workers的取值不是越大越好。如果设置过大，可能会导致内存不足或者CPU负载过高，从而影响程序的运行效率。在实际应用中，需要根据数据量和硬件配置等因素进行合理的设置。