PyTorch DataLoader num_workers - Erhöhung der Geschwindigkeitsbegrenzung für Deep Learning

Blog

Willkommen zu dieser Programmierserie für neuronale Netze. In dieser Episode werden wir sehen, wie wir den Trainingsprozess des neuronalen Netzwerks beschleunigen können, indem wir die vielfältigen Prozessfunktionen der PyTorch DataLoader-Klasse nutzen.



Der DataLoader unterstützt sowohl Datensätze im Kartenstil als auch im iterierbaren Stil mit Einzel- oder Multiprozess-Laden, Anpassen der Ladereihenfolge und optionaler automatischer Stapelverarbeitung (Sortierung) und Speicher-Pinning.

valueerror setzt ein Array-Element mit einer Sequenz

num_workers (int, optional) – wie viele Unterprozesse zum Laden von Daten verwendet werden sollen. 0 bedeutet, dass die Daten in den Hauptprozess geladen werden. (Standard: 0)



🦎 VIDEOABSCHNITTE 🦎

00:00 Willkommen bei DEEPLIZARD - Gehe zu deeplizard.com für Lernressourcen
00:30 Deeplizard beim Hinzufügen von Videozeitstempeln helfen - Siehe Beispiel in der Beschreibung
06:08 Kollektive Intelligenz und der DEEPLIZARD HIVEMIND



🦎 DEEPLIZARD COMMUNITY-RESSOURCEN 🦎

#tiefes Lernen

http//www.tcm.com/activate

www.youtube.com

PyTorch DataLoader num_workers - Erhöhung der Geschwindigkeitsbegrenzung für Deep Learning

Willkommen zu dieser Programmierserie für neuronale Netze. In dieser Episode werden wir sehen, wie wir den Trainingsprozess des neuronalen Netzwerks beschleunigen können, indem wir die vielfältigen Prozessfunktionen nutzen.