num_workers = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])什么意思
时间: 2023-11-16 18:06:35 浏览: 68
这行代码的意思是获取当前计算机 CPU 的核心数,然后取其和 batch_size(如果 batch_size 大于 1)以及 8 的最小值,作为 DataLoader 中的 num_workers 参数。
num_workers 参数指定了用于数据加载的子进程数量。在数据量很大时,使用多个子进程可以加速数据的读取和预处理。但是,如果使用的子进程数太多,会导致内存占用过高,从而影响计算机的性能。因此,这里通过比较 CPU 核心数、batch_size 和 8 的大小,来确定一个合适的子进程数量。
相关问题
num_workers = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])是什么意思
这行代码的作用是计算用于数据加载的并行工作器数量。其中包括三个因素:1)机器上可用的 CPU 核心数量(即 `os.cpu_count()`);2)每个批次所包含的样本数量(如果 `batch_size` 大于 1 的话);3)最大工作器数量为 8。
具体来说,这行代码会根据上述三个因素计算出一个数据加载时的并行工作器数量。其中,如果 `batch_size` 是 1,那么并行工作器数量就为 0,即不进行数据加载的并行化处理。如果 `batch_size` 大于 1,那么并行工作器数量就是 `batch_size` 和 CPU 核心数量中的较小值,但不超过 8。这个值可以用于 PyTorch 的 `DataLoader` 的 `num_workers` 参数,以实现数据加载时的多进程并行处理。
为每句代码做注释:flower_list = train_dataset.class_to_idx cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items()) json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4) with open('class_indices.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_str) batch_size = 16 nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"]) val_num = len(validate_dataset) validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
# 创建一个包含所有花的列表,列表中每个元素都是一种花的类别索引
flower_list = train_dataset.class_to_idx
# 将key和value互换位置,将花的类别索引转换为花的名称
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
# 将字典转换为json格式的字符串
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)
# 将json字符串写入文件class_indices.json中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)
# 设置批大小为16,设置dataloader的worker数量,确保不超过CPU核心数和批大小
batch_size = 16
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))
# 创建训练集dataloader
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)
# 创建验证集dataset和dataloader
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(image_path, "val"), transform=data_transform["val"])
val_num = len(validate_dataset)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)
# 打印训练集和验证集的图片数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
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