pytorch num_worker的大小会影响什么计算资源呢？

num_workers 是在深度学习框架（例如 PyTorch 和 TensorFlow）中配置数据加载器时的重要参数。它决定了用于数据加载的并发子进程数量，会直接影响以下计算资源的使用：

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1. CPU 使用率

• 影响：num_workers 控制了数据加载任务的并发性，值越大，使用的 CPU 线程/核心数也会越多。
• 结果：
  • 如果 num_workers 较小，数据加载速度可能会成为训练的瓶颈，尤其是当数据需要大量预处理时（如图像解码、数据增强）。
  • 如果 num_workers 较大，CPU 会被大量占用，这可能会影响其他程序或超出 CPU 核心的可用限制，导致资源竞争。

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2. 内存使用量

• 影响：每个 worker 子进程会维护自己的数据加载队列和缓存，num_workers 越大，所需的内存也越多。
• 结果：
  • 在内存充足的情况下，增大 num_workers 能提高数据加载的效率。
  • 如果内存不足，可能会引发内存溢出（Out of Memory，OOM）问题。

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3. 磁盘 I/O

• 影响：num_workers 增大后，多个子进程会同时读取磁盘数据，磁盘 I/O 会显著增加。
• 结果：
  • 对于机械硬盘（HDD），过多的 num_wor