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文章 2024-11-09 来自：开发者社区

通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析

在 PyTorch 框架中,有一个看似简单的设置可以对模型性能产生重大影响: pin_memory 。这个设置具体起到了什么作用,为什么需要关注它呢?如果你正在处理大规模数据集、实时推理或复杂的多 GPU 训练任务,将 pin_memory 设为 True 可以提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度,有可能节省关键的毫秒甚至秒级时间,而这些时间在数据密集型工作流中会不断累积。 你可...

通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
文章 2024-04-17 来自：开发者社区

PyTorch中的数据加载与预处理

引言 在深度学习项目中，数据的加载与预处理是至关重要的步骤。PyTorch提供了一套强大的工具来帮助我们高效地完成这些任务。本文将介绍PyTorch中的数据加载模块torch.utils.data以及如何进行数据预处理，包括数据集的构建、批处理、混洗、转换等。 数据集的构建 在PyTorch中，所有的数据集都继承自Dataset类。我们可以通过自定义类来...

文章 2023-07-29 来自：开发者社区

PyTorch高级教程：自定义模型、数据加载及设备间数据移动

在深入理解了PyTorch的核心组件之后，我们将进一步学习一些高级主题，包括如何自定义模型、加载自定义数据集，以及如何在设备（例如CPU和GPU）之间移动数据。 一、自定义模型 虽然PyTorch提供了许多预构建的模型层，但在某些情况下，你可能需要自定义模型层。这可以通过继承torch.nn.Mod...

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