pytorch数据读取：提数据速度的设置+使用transfer后用torch.tensor转tensor报错

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已于 2022-01-27 23:56:41 修改

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分类专栏：语言学习笔记文章标签： pytorch 深度学习 python

于 2021-09-21 15:37:46 首次发布

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本文介绍了使用PyTorch进行高效训练的一些实用技巧，包括如何利用Dataloader的pin_memory选项加速数据加载，采用非阻塞方式转移数据到GPU，以及使用torchvision库中的transform进行图像预处理，并探讨了checkpoint技术在节省内存方面的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

数据加载方法

target = target.cuda(non_blocking=True)

def transf(img):
    trans1 = transforms.Resize((640*3, 360*3))
    trans2 = transforms.ToTensor()
    img1 = trans1(img)
    return trans2(img1)