d2l.get_dataloader_workers()
时间: 2023-11-22 14:53:49 浏览: 41
d2l.get_dataloader_workers() 是一个函数,它返回 CPU 上用于数据加载的默认工作线程数。在 D2L 中,通常建议将其设置为 `4 * num_cpus`。
这个函数的实现代码如下:
```
def get_dataloader_workers(): #@save
"""使用 4 个进程来读取的数据。"""
return multiprocessing.cpu_count() // 4 or 1
```
相关问题
num_workers = d2l.torch.get_dataloader_workers()是什么,如何使用pytorch替代
`num_workers = d2l.torch.get_dataloader_workers()` 是 Dive into Deep Learning(D2L)这本书中定义的一个函数,用于获取数据加载器的默认工作进程数量。在 PyTorch 中,你可以使用 `torch.multiprocessing` 模块的 `cpu_count()` 方法来获取 CPU 的逻辑核数,然后根据需要设置工作进程数量。
以下是一个获取工作进程数量的函数示例:
```python
import torch
import multiprocessing
def get_dataloader_workers():
return multiprocessing.cpu_count()
```
使用该函数时,你可以按以下方式设置数据加载器的工作进程数量:
```python
num_workers = get_dataloader_workers()
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
```
其中,`train_dataset` 是你的训练数据集,`batch_size` 是每个批次的大小,`shuffle` 表示是否打乱数据集,`num_workers` 表示工作进程数量,你可以根据需要进行设置。
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。