深度学习数据加载太慢怎么办

深度学习数据加载慢的问题可以通过以下几种方法来解决：

1. 预处理提速：尽量减少每次读取数据时的预处理操作，可以考虑将一些固定的操作（如resize）事先处理好并保存下来，在训练时直接使用。此外，可以将预处理操作搬到GPU上进行加速，例如使用NVIDIA/DALI库。

2. IO提速：
- 使用更快的图片处理库，如opencv，它通常比PIL更快。对于JPEG读取，可以尝试使用jpeg4py存储为BMP图像以降低解码时间。
- 将小图拼起来存放，以降低读取次数。

3. 使用并行加载：PyTorch的默认DataLoader会创建一些worker线程来预读取新的数据，但是除非这些线程的数据全部都被清空，否则它们不会读取下一批数据。可以使用prefetch_generator或data_prefetcher等工具来确保线程不会等待，每个线程都有至少一个数据在加载。

4. 调整patience参数：在使用EarlyStopping时，patience参数表示能够容忍多少个epoch内都没有improvement。根据实际情况，可以调整patience的大小来在抖动和准确率下降之间做tradeoff。如果patience设置得大，最终得到的准确率可能略低于模型可以达到的最高准确率；如果patience设置得小，模型可能在前期抖动阶段就停止训练，准确率可能较差。

综上所述，通过预处理提速、IO提速、并行加载和调整patience参数等方法，可以有效解决深度学习数据加载慢的问题。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [训练技巧之数据集太多，加载太慢怎么办？](https://blog.csdn.net/weixin_45250844/article/details/109300852)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习框架_PyTorch_PyTorch数据读取加速方法](https://blog.csdn.net/Rocky6688/article/details/105317098)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [CPU深度学习训练速度过慢+keras深度学习训练常见函数解释](https://blog.csdn.net/weixin_43201920/article/details/105889691)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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