pytorch DataLoader的num_workers參數與設置大小的示例分析

這篇文章主要介紹pytorch DataLoader的num_workers參數與設置大小的示例分析，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

Q：在給Dataloader設置worker數量（num_worker）時，到底設置多少合適？這個worker到底怎么工作的？

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
                                               batch_size=batch_size, shuffle=True,
                                               num_workers=4)

參數詳解：

1、每次dataloader加載數據時：dataloader一次性創建num_worker個worker，（也可以說dataloader一次性創建num_worker個工作進程，worker也是普通的工作進程），并用batch_sampler將指定batch分配給指定worker，worker將它負責的batch加載進RAM。

然后，dataloader從RAM中找本輪迭代要用的batch，如果找到了，就使用。如果沒找到，就要num_worker個worker繼續加載batch到內存，直到dataloader在RAM中找到目標batch。一般情況下都是能找到的，因為batch_sampler指定batch時當然優先指定本輪要用的batch。

2、num_worker設置得大，好處是尋batch速度快，因為下一輪迭代的batch很可能在上一輪/上上一輪...迭代時已經加載好了。壞處是內存開銷大，也加重了CPU負擔（worker加載數據到RAM的進程是CPU復制的嘛）。num_workers的經驗設置值是自己電腦/服務器的CPU核心數，如果CPU很強、RAM也很充足，就可以設置得更大些。

3、如果num_worker設為0，意味著每一輪迭代時，dataloader不再有自主加載數據到RAM這一步驟（因為沒有worker了），而是在RAM中找batch，找不到時再加載相應的batch。缺點當然是速度更慢。

設置大小建議：

1、Dataloader的num_worker設置多少才合適，這個問題是很難有一個推薦的值。有以下幾個建議：

2、num_workers=0表示只有主進程去加載batch數據，這個可能會是一個瓶頸。

3、num_workers = 1表示只有一個worker進程用來加載batch數據，而主進程是不參與數據加載的。這樣速度也會很慢。

num_workers>0 表示只有指定數量的worker進程去加載數據，主進程不參與。增加num_works也同時會增加cpu內存的消耗。所以num_workers的值依賴于 batch size和機器性能。

4、一般開始是將num_workers設置為等于計算機上的CPU數量

5、最好的辦法是緩慢增加num_workers，直到訓練速度不再提高，就停止增加num_workers的值。

補充：pytorch中Dataloader()中的num_workers設置問題

如果num_workers的值大于0，要在運行的部分放進__main__()函數里，才不會有錯：

import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as Data 
 
BATCH_SIZE=5
 
x=torch.linspace(1,10,10)
y=torch.linspace(10,1,10)
torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)
loader=Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,
    batch_size=BATCH_SIZE,
    shuffle=True,
    num_workers=2,
) 
 
def main():
    for epoch in range(3):
        for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):
            # training....
            print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| batch x:',batch_x.numpy(),
                  '| batch y:',batch_y.numpy()) 
 
if __name__=="__main__":
    main() 
 
'''
# 下面這樣直接運行會報錯：
 for epoch in range(3):
     for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):
         # training....
          print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| batch x:',batch_x.numpy(),
                  '| batch y:',batch_y.numpy()
'''

pytorch的優點

1.PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架；2.設計追求最少的封裝；3.設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專注于實現自己的想法；4.與google的Tensorflow類似，FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新；5.PyTorch作者親自維護的論壇 供用戶交流和求教問題6.入門簡單

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