dataloader中num_workers在训练集、验证集和测试集中的设置应注意什么

在数据加载器(dataloader)中，`num_workers`参数指定了数据读取的进程数。在训练集、验证集和测试集中设置`num_workers`时，需要注意以下几点：

1. 训练集：由于训练集通常比较大，数据加载器需要读取大量数据，所以可以设置较大的`num_workers`数，以加快数据读取速度。

2. 验证集：由于验证集的数据较少，数据加载器需要读取的数据也比较少，所以可以设置较小的`num_workers`数，以节省计算资源。

3. 测试集：与验证集类似，测试集的数据较少，数据加载器读取的数据也比较少，所以可以设置较小的`num_workers`数。

需要注意的是，`num_workers`数设置得太大也会消耗过多的计算资源，导致程序的运行速度变慢。因此，应该根据实际数据集大小和计算资源来合理设置`num_workers`数。同时，也应该注意检查程序的内存使用情况，避免因为内存不足而导致程序崩溃。

相关问题

training_data_loader = torch.utils.data.DataLoader(training_data, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=0,pin_memory=True) 中的DataLoader有没有实现数据集的随机交叉验证

`torch.utils.data.DataLoader` 并没有直接实现数据集的随机交叉验证，它的主要作用是创建一个迭代器，用于按照指定的数据加载方式（如批量大小、是否打乱等）生成数据集的数据批次。

要实现随机交叉验证，可以借助 `sklearn.model_selection` 中的 `KFold` 或 `StratifiedKFold` 等方法来实现。这些方法可以对数据集进行随机划分，生成训练集和验证集的索引，然后可以使用 `Subset` 等方法将数据集划分成对应的训练集和验证集，再使用 `DataLoader` 来生成训练集和验证集的迭代器。

例如，可以使用以下代码实现随机交叉验证的数据加载：

from sklearn.model_selection import KFold
from torch.utils.data import Subset, DataLoader

# 定义数据集
dataset = MyDataset()

# 定义交叉验证的折数
k = 5

# 使用 KFold 对数据集进行划分
kf = KFold(n_splits=k, shuffle=True, random_state=42)

# 遍历每一折
for fold, (train_idxs, val_idxs) in enumerate(kf.split(dataset)):
    # 根据索引生成训练集和验证集
    train_dataset = Subset(dataset, train_idxs)
    val_dataset = Subset(dataset, val_idxs)

    # 使用 DataLoader 生成训练集和验证集的迭代器
    train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True)
    val_dataloader = DataLoader(val_dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)

    # 对当前折进行训练和验证
    train_model(train_dataloader)
    evaluate_model(val_dataloader)

注意，在上述代码中，`MyDataset` 是自定义的数据集类，`KFold` 是用于生成随机交叉验证划分的类，`Subset` 是用于根据索引划分数据集的类。在每一折中，根据索引生成训练集和验证集，然后使用 `DataLoader` 来生成训练集和验证集的迭代器，最后对当前折进行训练和验证。

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。