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。

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num_workers = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])什么意思

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。

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))

# 定义一个名为 flower_list 的变量，存储了数据集中所有类别与其对应的编号
flower_list = train_dataset.class_to_idx

# 定义一个名为 cla_dict 的变量，存储了类别与其对应的编号的键值对，并且将其反转
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())

# 将 cla_dict 转换为 JSON 格式的字符串，并添加缩进
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)

# 将 JSON 格式的字符串写入到名为 class_indices.json 的文件中
with open('class_indices.json', 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)

# 定义一个名为 batch_size 的变量，表示每个批次所包含的图片数量
batch_size = 16

# 定义一个名为 nw 的变量，表示每个进程使用的数据加载器的数量，取值为 CPU 核心数量和 batch_size 中的最小值
nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8])

# 输出使用了多少个数据加载器线程
print('Using {} dataloader workers every process'.format(nw))

# 使用 train_dataset 创建一个数据加载器 train_loader，每个批次包含 batch_size 张图片，打乱顺序，使用 0 个数据加载器线程
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0)

# 使用 validate_dataset 创建一个数据加载器 validate_loader，每个批次包含 batch_size 张图片，不打乱顺序，使用 0 个数据加载器线程
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)

# 输出训练集和验证集中图片的数量
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))