Pycharm读取的文件数据集过大，浪费时间怎么办

最新推荐文章于 2025-04-22 15:22:41 发布
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分类专栏： PyCharm 文章标签： PyCharm
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本文介绍如何通过调整PyCharm设置或移动数据集位置来减少读取大数据集的时间，提高深度学习项目效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

用 python 做开发的时候，大部分人都喜欢用 Pycharm ，而深度学习在训练模型的时候往往需要的数据集往往很大，从而导致Pycharm 在读取的时候会浪费很多时间，时间上他读取的这些数据集在代码中也不会有所体现，那么问题来了，这么多的数据 Pycharm 逐个读取很浪费时间的，下面是总结出的两种解决办法。

解决办法一：将数据集所在文件夹设置为excluded。

右键点击数据集所在文件夹 → make directory as → Excluded 。

解决办法二：把这些数据集拿走放在非项目目录下，这样打开项目时就解决很多时间，用的时候只需要找到正确的数据路径

大数据领域数据挖掘的性能监测
AI天才研究院
05-25 1213
在大数据时代，数据挖掘技术被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电商等，以从海量数据中提取有价值的信息。然而，随着数据量的不断增长和数据挖掘任务的日益复杂，数据挖掘系统的性能面临着巨大的挑战。性能监测的目的在于实时了解数据挖掘系统的运行状态，评估其性能指标，及时发现潜在的性能问题，并采取相应的措施进行优化和调整。本文的范围涵盖了大数据领域数据挖掘性能监测的各个方面，包括核心概念、算法原理、数学模型、项目实战、实际应用场景、工具和资源推荐等，旨在为读者提供一个全面而深入的性能监测知识体系。
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1. 背景 训练集全是16x16，32x32之类的小图，达到上千万张，训练时发现数据加载很慢很慢很慢！！！看了下CPU 内存 GPU使用情况，发现CPU使用率都跑到90%去了，GPU使用率却较低 2. 解决方法 2.1 预处理提速 尽量减少每次读取数据时的预处理操作，可以考虑把一些固定的操作，例如 resize ，事先处理好保存下来，训练的时候直接拿来用 Linux上将预处理搬到GPU上加速： NVIDIA/DALI ：https://github.com/NVIDIA/DALI 2.2 IO提速 2.
使用pytorch时，训练集数据太多达到上千万张，Dataloader加载很慢怎么办?
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链接：https://www.zhihu.com/question/444712435编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删训练集全是16x16，32x32之类的小图，达到上千...
使用pytorch时，训练集数据太多达到上千万张，Dataloader加载很慢怎么办
yjq125931902的博客
10-17 2508
面对海量数据时，通过合理的策略优化PyTorch中的数据加载流程是提高模型训练效率的关键。希望本文介绍的方法能够对你有所帮助，让你在处理大规模数据集时更加得心应手。当然，除了技术上的优化外，掌握一定的数据分析技巧同样重要。在这方面，CDA数据分析师（Certified Data Analyst）提供了一系列专业的培训课程，涵盖了数据采集、处理以及分析等多个方面，旨在帮助从业者全面提升自己的数据处理能力。
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PyCharm简介与数据分析概述 ## 1.1 PyCharm的优势与特点 PyCharm是JetBrains公司推出的针对Python语言的集成开发环境，深受开发者的喜爱。它集成了代码分析、图形化调试、测试、集成版本控制等强大功能，为数据...
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