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Pytorch DataLoader中的num_workers (选择最合适的num_workers值)
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num_workers是Dataloader的概念，默认值是0。是告诉DataLoader实例要使用多少个子进程进行数据加载(和CPU有关，和GPU无关) 如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度慢。
当num_worker不为0时，每轮到dataloader加载数据时，dataloader一次性创建num_worker个worker，并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责的batch加载进RAM。
num_worker设置得大，好处是寻batch速度快，因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮…迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大，也加重了CPU负担（worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛）。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数，如果CPU很强、RAM也很充足，就可以设置得更大些。
num_worker小了的情况，主进程采集完最后一个worker的batch。此时需要回去采集第一个worker产生的第二个batch。如果该worker此时没有采集完，主线程会卡在这里等。（这种情况出现在，num_works数量少或者batchsize 比较小，显卡很快就计算完了，CPU对GPU供不应求。）
即，num_workers的值和模型训练快慢有关，和训练出的模型的performance无关
Detectron2的num_workers默认是4
二、选择最合适的num_workers值最合适的num_works值与数据集有关 最好是跑代码之前先用这段script跑一下，选择最合适的num_workers值
from time import timeimport multiprocessing as mpimport torchimport torchvisionfrom torchvision import transformstransform = transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))])trainset = torchvision.datasets.MNIST( root='dataset/', train=True, #如果为True，从 training.pt 创建数据，否则从 test.pt 创建数据。 download=True, #如果为true，则从 Internet 下载数据集并将其放在根目录中。 如果已下载数据集，则不会再次下载。 transform=transform)print(f"num of CPU: {mp.cpu_count()}")for num_workers in range(2, mp.cpu_count(), 2): train_loader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, shuffle=True, num_workers=num_workers, batch_size=64, pin_memory=True) start = time() for epoch in range(1, 3): for i, data in enumerate(train_loader, 0): pass end = time() print("Finish with:{} second, num_workers={}".format(end - start, num_workers))可以看到，这个服务器24个CPU, 最合适的num_workers值是14
三、可能出现的问题linux系统中可以使用多个子进程加载数据，windows系统里是不可以的，可以发现报错时产生在DataLoader文件中的。我们找到自己调用DataLoader的文件中num_workers的设置，设置为0或者采用默认为0的设置。
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