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解决pytorch中Dataloader读取数据太慢的问题 - CSDN博客
最近在使用pytorch框架进行模型训练时遇到一个性能问题，即数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。
DataLoader的num_workers设置引起卡死堵塞报错，以及CPU数据读取加速 - 知乎
对于数据读取的加速，网上还有很多辅助工具帖子，比如prefectch等办法，我这里只讲一个从根本上的优化。 DataLoader打开 pin_memory ，将数据复制到限定内存加速传入gpu。设置workers并行加载，但这个前提是你用了合适的Dataset或者换个运行平台。
DataLoader数据加载很慢，如何优化以提升训练效率？_编程语言-CSDN问答
在深度学习训练中，如果DataLoader数据加载很慢，会成为性能瓶颈，严重影响训练效率。常见的原因包括I O读取速度不足、数据预处理耗时过长以及多线程配置不合理等。
优化pytorch DataLoader提升数据加载速度 - 简书
优化pytorch DataLoader提升数据加载速度因为pytorch数据加载速度太慢，影响训练速度，实训快速加载数据方式，提前获取要加载的数据，整体速度能快1 6 操作步骤如下所示：
pytorch dataloader数据加载占用了大部分时间，各位大佬都是怎么解决的？ - 知乎
于是我按照文章开头的方法，做了硬盘读取速度的测试，发现是硬盘读取速度的限制造成了数据读取慢，而图片transform时间很短，也一直很稳定。针对硬盘读取数据，我想了一些办法。
Pytorch DataLoader 加速设置，实测有效 - CSDN博客
然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题，并提供多种解决方案，帮助你在 PyTorch 框架上高效地训练ImageNet。
简单两步加速PyTorch里的Dataloader - 知乎 - 知乎专栏
但当加载图片较多并且需要做较多变换时，加载的速度很慢，会出现加载数据过慢（即使已经使用了多个worker），GPU空闲等待数据加载的情况。这篇文章就和大家分享一下怎么给Dataloader提提速。
pytorch dataloader读取数据慢 - 51CTO博客
PyTorch DataLoader 读取数据速度慢的解决方案在深度学习中，数据加载的速度对模型训练的效率至关重要。PyTorch 的 DataLoader 是一个强大的工具，但如果配置不当，读取数据可能会变得非常缓慢。本文旨在教会你如何优化 DataLoader 以提高数据读取速度。