dataloader转到GPU / 张生荣

Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

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 Backpropag ...

听说pytorch使用比TensorFlow简单,加之pytorch现已支持windows,所以今天装了pytorch玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比Tensor ...

最近在学pytorch,在使用数据分批训练时在导入数据是使用了 DataLoader 在参数 num_workers的设置上使程序出现运行没有任何响应的结果 ,看看代码 import torch #导 ...

问题用过 tensorflow 的人都知道, tf 可以限制程序在 GPU 中的使用效率,但 pytorch 中没有这个操作. 思路于是我想到了一个代替方法,玩过单片机点灯的同学都知道,灯的亮度是 ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握 ...

pytorch在Horovod上训练步骤分为以下几步: import torch import horovod.torch as hvd # Initialize Horovod 初始化horovod ...

看代码吧~ import torch print(torch.cuda.current_device()) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.c ...

一.前言确保安装 scikit-image numpy 二.Dataset 一个例子: # 导入需要的包 import torch import torch.utils.data.dataset a ...

pytorch的dataloader会将数据传到GPU上,这个过程GPU的mem占用会逐渐增加,为了避免GPUmen被无用的数据占用,可以在每个step后用del删除一些变量,也可以使用torch.c ...

目录方法一:torch.nn.DataParallel 1. 原理 2. 常用的配套代码如下 3. 优缺点方法二:torch.distributed 1. 代码说明方法一:torch.nn.Da ...

目录 Pytorch 使用GPU训练方法一 .cuda() 方法二 .to(device) 附:一些和GPU有关的基本操作汇总总结 Pytorch 使用GPU训练使用 GPU 训练只需要在原来的 ...

目录正文加速原理环境配置跑一个MNIST 跑一下VAE模型一个愿景正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

CentOS 7搭建Linux GPU服务器的步骤,供大家参考,具体内容如下 1. CUDA Toolkit的安装到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询G ...

详解Android获得系统GPU参数 gl.glGetString 通过文档的查找,以及源码的剖析,Android的GPU信息需要通过OpenGL来获取,android framework层提供GL1 ...

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处 ...

本文适合多GPU的机器,并且每个用户需要单独使用GPU训练. 虽然pytorch提供了指定gpu的几种方式,但是使用不当的话会遇到out of memory的问题,主要是因为pytorch会在第0块g ...