PyTorch入门总结21 自定义数据集1.1 从csv文件读取数据集名和标记1.2 显示样本图像和标记1.3 自定义数据集1.4 自定义变换1.5 数据集迭代器2 利用torchvision包构建数据集 1 自定义数据集本文利用的数据集是面部姿势数据集，内容为一个名为face_landmarks.csv和69张后缀为.jpg的面部图片。 其中，face_landmarkers.csv文件的内容
转载
2024-07-24 12:16:50
52阅读
pytorch加速方案
pytorch没有像mxnet的RecordIO文件，每次读大量小图很是吃力，硬盘不给力的话耗时基本堵在加载数据上了，试过lmdb，快则快矣，然不支持训练过程中随机shuffle，终放弃。-----2020.05.01更新------nvidia-dali最好用没有之一，版本更新很快，越新的支持的扰动越多，再也不用手写多线程加载数
转载
2023-07-14 14:15:02
111阅读
一、多卡训练原理1.为什么要多卡训练： 简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。
转载
2023-09-07 15:17:54
280阅读
# PyTorch 多线程数据加载指南
在深度学习的实践中，数据加载的效率对模型训练的速度和效果至关重要。PyTorch 提供了一种非常方便的方式来实现多线程数据加载。本文将详细讲解“PyTorch 多线程数据加载”的流程及实现方法，使得新手开发者能够轻松上手。
## 流程概述
在开始之前，我们先来看一下实现“PyTorch 多线程数据加载”的基本流程。以下是一个简单的流程图和步骤表格来帮助
这一篇博客是关于如何在pytoch里加载训练数据到网络中的，同志们来一起学习吧~ 文章目录数据加载和预处理数据加载预处理torchvision.modelstorchvision.transforms 数据加载和预处理数据加载PyTorch通过torch.utils.data对一般常用的数据加载进行了封装，可以很容易地实现多线程数据预读和批量加载。 并且torchvision已经预先实现了常用图
转载
2023-09-21 20:55:28
129阅读
1.问题描述 2.解决方案 （1）Dataloader里面不用cv2.imread进行读取图片，用cv2.imread还会带来一系列的不方便，比如不能结合torchvision进行数据增强，所以最好用PIL 里面的Image.open来读图片。（并不适用本例） （2）将DataLoader 里面的参变量num_workers设置为0，但会导致数据的读取很慢，拖慢整个模型的训练。（并不适用本例） （
转载
2023-10-11 21:14:17
70阅读
PyTorch训练中Dataset多线程加载数据，而不是在DataLoader背景与需求现在做深度学习的越来越多人都有用PyTorch，他容易上手，而且API相对TF友好的不要太多。今天就给大家带来最近PyTorch训练的一些小小的心得。大家做机器学习、深度学习都恨不得机器卡越多越好，这样可以跑得越快，道理好像也很直白，大家都懂。实际上我们在训练的时候很大一部分制约我们的训练的速度快慢被IO限制住
转载
2023-09-14 00:06:18
256阅读
PyTorch中的DataLoader和Dataset可以使用多线程读取数据，这可以提高数据加载的效率。在PyTorch中，可以使用torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset来实现多线程读取数据。下面是一个简单的例子，展示如何使用多线程读取数据：import torch
from torch.utils.data import Data
转载
2023-05-23 16:30:04
370阅读
在“从零开始实现yolox一：数据集类”的测试代码中，使用了多线程导入数据 当使用多线程之后，即便在程序开头使用了np.random.seed(0)来设置种子，但每次得到的结果都不一样。程序如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import torch
f
转载
2024-03-04 02:35:43
81阅读
# PyTorch多线程加载GPU导致设备繁忙
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会使用GPU来加速计算，以提高训练速度和效率。然而，有时候在多线程加载数据时会遇到GPU设备繁忙的问题，这会影响训练过程的顺利进行。本文将介绍导致GPU设备繁忙的原因，并提供解决方法。
## 问题分析
当在多线程加载数据时，如果加载数据的速度超过了GPU处理数据的速度，就会导致GPU设备繁忙的问题
原创
2024-03-31 05:22:24
82阅读
DataLoaderDataLoader 是 PyTorch 中读取数据的一个重要接口，该接口定义在 dataloader.py 文件中，该接口的目的： 将自定义的 Dataset 根据 batch size 的大小、是否 shuffle 等封装成一个 batch size 大小的 Tensor，用于后面的训练。通过 DataLoader，使得我们在准备 mini-batch 时可以多线程并行处理
转载
2023-06-07 14:56:03
292阅读
# PyTorch多线程读取数据指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解如何使用PyTorch进行多线程数据读取。在本文中，我们将一步步学习如何实现这一功能。
## 多线程读取数据流程
首先，让我们通过一个表格来概述整个多线程读取数据的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义数据集类 |
| 3 |
原创
2024-07-23 11:21:33
48阅读
# PyTorch 多线程读数据的科普
在机器学习和深度学习任务中，数据加载通常是一个耗时的过程。因此，使用多线程进行数据读取可以有效提高训练模型的效率。在这个过程中，PyTorch 提供了 `torch.utils.data.DataLoader` 和 `torch.utils.data.Dataset` 类，方便我们实现多线程加载数据。本文将通过示例代码和流程图来阐述这一过程。
## 流程
# Java 多线程加载数据
在现代软件开发中，数据加载是一个不可或缺的功能，而在处理大量数据时，性能显得尤为重要。Java 的多线程机制可以帮助我们在多核 CPU 环境中有效地利用资源，提高数据加载的效率。
## 什么是多线程？
多线程是一种并发执行的编程模式，允许一个程序同时运行多个线程。每个线程都是一个独立的执行单元，它们共享同一进程的资源，但又有各自的执行堆栈和程序计数器。这使得多线
原创
2024-09-05 03:33:04
46阅读
DDP是目前Pytorch推荐的多GPU训练方法，它支持单机多卡，多机多卡等情况。目前pytorch对DDP技术中进程的启动方式又分为launch脚本启动，和mp模启动。就目前而言，pytorch更推荐采用mp的方法，但launch的方法使用的也很广，所以下面一并做一些介绍。1.DataParallel 和 DistributedDataParallel之间的比较首先，DP是单进程多线程，只可以在
转载
2023-10-17 22:44:04
407阅读
目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。 manager = Manager() inp
转载
2023-09-14 00:06:37
235阅读
目标：优化代码，利用多进程，进行近实时预处理、网络预测及后处理：本人尝试了pytorch的multiprocessing，进行多进程同步处理以上任务。from torch.multiprocessing import Pool,Manager为了进行各进程间的通信，使用Queue，作为数据传输载体。manager = Manager()
input_queue = manager.Queue()
转载
2023-09-03 10:37:28
262阅读
多线程是加速程序计算的有效方式，类似于并行计算，在一个脚本中同一时间同时运行多个程序。1.多线程基础操作：1.1导入模块import threading1.2获取已激活的线程数print(threading.active_count())1.3查看所有线程信息print(threading.enumerate())
# [<_MainThread(MainThread, started 14
转载
2024-06-10 15:44:37
80阅读
Pytorch Load Dataset 多线程加载读取数据单线程读取数据时以agnews dataset为例，num_worker=1时读取时间如下：Load Test Data Spends 12.183895587921143 seconds Load Test Data Spends 200.42685055732727 secondsDataLoader(dataset, num_wor
转载
2023-06-25 19:33:19
187阅读
1、ThreadLocal简介ThreadLocal是一个以ThreadLocal对象为键、任意对象为值的存储结构，提供了线程本地变量，也就是如果创建了一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个本地副本。当多个线程操作这个变量时，实际操作的是自己本地内存里面的变量，从而避免了线程安全问题。创建一个ThreadLocal变量后，每个线程都会复制一个变量到自己的本地
转载
2023-09-05 17:42:24
24阅读
