【Pytorch】Pytorch Dataloader加速

最新推荐文章于 2025-01-08 15:13:01 发布
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pytorch dataloader加速
jacke121的专栏
10-06 3026
Pytorch IO提速 1. 把内存变成硬盘，把需要读的数据塞到里面去，加快了io。 Optimizing PyTorch training code 如何给你PyTorch里的Dataloader打鸡血 轻轻松松为你的Linux系统创建RAM Disk 把内存当硬盘，提速你的linux系统 Linux创建使用内存硬盘（RAM DISK） 2. 使用英伟达的 NVIDIA/DALI 模块 A library containing both highly optimized buil...
Pytorch Dataloader加速
weiman1的博客
07-04 1993
在进行多卡训练的时候，经常会出现GPU利用率上不来的情况，无法发挥硬件的最大实力。 造成这种现象最有可能的原因是，CPU生成数据的能力，已经跟不上GPU处理数据的能力。那么如何解决这一问题呢？...
Pytorch DataLoader 加速设置，实测有效
小小学渣的博客
06-16 3560
Pytorch DataLoader 加速读取设置
Pytorch下的dataloader加速
qq_35498472的博客
03-19 955
项目场景： 训练模型的时候，显卡使用效率不高，需要等待num_worker都加载完数据之后才能进行训练。也就是在CPU上等待空闲的时间较长导致了显卡的使用效率下降。 期待的方案： 加载数据的同时可以训练模型。 原因分析： 在加载数据需要处理的时间比较长时，dataloader需要在所有worker加载完数据之后才会进行训练，并且worker之间的并不是并行处理数据的。 解决方案： 方案1.预处理数据，预先将数据保存为HDF5格式，但是据说worker超过2时会报错； 方案2.Nvidia D
使用DALI实现的PyTorch DataLoader可以加速图像预处理-Python开发
05-25
带有DALI的PyTorch数据加载器通过nvidia-dali实现的PyTorch数据加载器，我们已经实现了CIFAR-10和ImageNet数据加载器，将来还会添加更多的数据加载器。 借助2个Intel:registered:Xeon:registered:Gold 6154 C PyTorch DataLoader处理器和通过nvidia-dali实现的DALI PyTorch DataLoader处理器，我们已经实现了CIFAR-10和ImageNet数据加载器，将来还会增加更多的数据加载器。 借助2个Intel:registered:Xeon:registered:Gold 6154 CPU处理器，1个Tesla V100 GPU和内存磁盘中的所有数据集，我们可以使用DALI极大地加速图像预处理。 Iter培训数据成本（bs = 256）CIFAR-10 ImageNet DALI 1.4s（2个处理器）625s（8个处理器）火炬视觉280.1s（2个处理器）13400s（8个处理器）I
Pytorch技巧:DataLoader的collate_fn参数使用详解
09-18
在PyTorch中，`DataLoader`是用于加载和预处理数据的重要工具，它将数据集分割成批量以便于训练神经网络模型。`collate_fn`是`DataLoader`的一个可选参数，允许用户自定义如何合并（collate）单个样本到批次中。这个...
pytorch中的DataLoader
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
01-14 1557
通常在训练时我们会将数据集分成若干小的、随机的批（batch），这个操作当然可以手动操作，但是pytorch里面为我们提供了API让我们方便地从dataset中获得batch，DataLoader就是来解决这个问题的。
Pytorch中的DataLoader()函数
weixin_44737266的博客
04-27 1590
DataLoader函数 1.DataLoader(object)的参数 dataset(Dataset): 传入的数据集 batch_size(int, optional): 每个batch有多少个样本 shuffle(bool, optional): 在每个epoch开始的时候，对数据进行重新排序 sampler(Sampler, optional): 自定义从数据集中取样本的策略，如果指定这个参数，那么shuffle必须为False batch_sampler(Sampler, optional):
人工智能&深度学习：PyTorch 实战 - DataLoader 自定义花卉数据集制作资源（源码+数据集+说明）
最新发布
03-06
此资源专注于人工智能与深度学习领域，围绕 PyTorch 中 DataLoader 自定义数据集制作展开，核心为 “dataloader.ipynb” 文件及 “flower_data” 文件夹。 “dataloader.ipynb” 是关键 Jupyter Notebook 文件。开篇...
【pytorch】给dataloader提速：Kornia库 + GPU
OTZ_2333的博客
07-16 3234
简介 目前在做一个视频复原的相关工作，使用pytorch构建深度学习模型。在训练的过程中发现，数据集总共有6、7千对，使用单张2080TI训练600epoch至少要大概5天时间，而且时间很不稳定，有的训练可能要9天时间。这么长的训练周期让我不得不放几天假。 在debug的时候发现，数据加载和预处理的过程花费了大量时间，因为计算都是在CPU上完成的。此外，预处理使用的multi progress经常会相互等待，导致时间很不稳定，而且同时跑多个代码可能会导致死锁。因此我想着使用GPU来加速。 GPU加速当然使用
江大白 | 9个技巧，让你的PyTorch模型训练加速！
csdn_xmj的博客
05-17 4624
如果你正在 pytorch 中训练深度学习模型，那么如何能够加快模型训练速度呢？本文介绍一些改动小、影响大的在pytorch中加速深度学习模型的方法。对于每种方法，会对其思路进行简要介绍，然后预估提升速度并讨论其限制。
在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？
cda2024的博客
01-08 1036
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。
Pytorch加速Dataloader提升数据读取速度
热门推荐
xiangxianghehe的博客
06-08 2万+
出处：https://zhuanlan.zhihu.com/p/66145913 在利用DL解决图像问题时，影响训练效率最大的有时候是GPU，有时候也可能是CPU和你的磁盘。 很多设计不当的任务，在训练神经网络的时候，大部分时间都是在从磁盘中读取数据，而不是做 Backpropagation 。这种症状的体现是使用 Nividia-smi 查看 GPU 使用率时，Memory-Usage 占用率很...
[PyTorch]：加速Pytorch 模型训练的几种方法（几行代码），最快提升八倍（附实验记录）
Bin_Dut的博客
07-02 1727
本篇博文概述了在不影响 PyTorch 模型准确性的情况下提高其训练性能的技术。为此，将 PyTorch 模型包装在 LightningModule 中，并使用 Trainer 类来实现各种训练优化。只需更改几行代码，就可以将单个 GPU 上的训练时间从 22.53 分钟缩短到 2.75 分钟，同时保持模型的预测准确性。 性能提升了 8 倍！
pytorch中Dataloader读取数据太慢的问题
tony365的博客
06-07 3682
在dataset中，会将数据从磁盘读入内存中，如果启用了dataloader中的pin_memory，就会让数据常驻内存，同时设置num_workers还能实现多进程读取数据，但即使设置了这些，数据加载速度依然没有质的提升。数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。如果把__getitem__中的一些操作移到 __init__中。编写datast的__init__函数的时候。
pytorch读取自己的数据集_给训练踩踩油门 —— Pytorch 加速数据读取
weixin_39870155的博客
11-21 1371
需求最近在训练 coco 数据集，训练集就有 11 万张，训练一个 epoch 就要将近 100 分钟，训练 100 个 epoch，就需要 7 天！这实在是太慢了。经过观察，发现训练时 GPU 利用率不是很稳定，每训练 5 秒，利用率都要从 100% 掉到 0% 一两秒，初步判断是数据读取那块出现了瓶颈。于是经过调研和实验，制定了下列解决方案。解决方案（1）prefetch_generator使...
解决pytorch中Dataloader读取数据太慢的问题
Twilightzsj的博客
04-03 1万+
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、造成的原因二、查找不匹配的原因三、解决方法四、使用方法后言 前言 最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题，即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。 一、造成的原因 其实从前言中就可以知道，造成这样的原因可以理解为：GPU的算力与数据加载速度之间的不匹配。 二、查找不.
pytorch Dataloader 速度慢
zhangjipinggom的博客
06-30 7074
1. 问题描述 Dataloader每读完一个batch中间会间隔2s左右，很浪费时间，而且确定不是由于Dataset的__getitem__()复杂导致的。并且有一个规律，如果设置num_works=4，会出现4个batch一批很快，然后中间又间隔2s,再4个batch很快，再间隔。。。设成其他>0（多线程）的值同样规律。 2. 解决办法 等。。。其他CPU或者内存占用很大的程序结束。 中间试过网上的prefetch,DataloaderX。基本没什么用。。。。 3. 原因 可能原因..
torch中dataloader加速
Nicola.Zhang
12-02 923
class data_prefetcher(): def __init__(self, loader): self.loader = iter(loader) self.stream = torch.cuda.Stream() self.mean = torch.tensor([0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 ...
pytorch气温预测 DataLoader
11-01
PyTorch 中的 `DataLoader` 是一个重要的工具，它用于数据集的加载和预处理。当你想要在 PyTorch 的神经网络模型上进行气温预测这类时间序列分析任务时，`DataLoader` 可以帮助你高效地组织输入数据，特别是当数据集...
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