torch中dataloader加速

注意：经过实际测试，在ImageNet数据集上并没有达到所说的提升效果，反而会导致代码逻辑混乱，徒增代码量！

class data_prefetcher():def __init__(self, loader):self.loader = iter(loader)self.stream = torch.cuda.Stream()self.mean = torch.tensor([0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255]).cuda().view(1,3,1,1)self.std = torch.tensor([0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255]).cuda().view(1,3,1,1)# With Amp, it isn't necessary to manually convert data to half.# if args.fp16:#     self.mean = self.mean.half()#     self.std = self.std.half()self.preload()def preload(self):try:self.next_input, self.next_target = next(self.loader)except StopIteration:self.next_input = Noneself.next_target = Nonereturnwith torch.cuda.stream(self.stream):self.next_input = self.next_input.cuda(non_blocking=True)self.next_target = self.next_target.cuda(non_blocking=True)# With Amp, it isn't necessary to manually convert data to half.# if args.fp16:#     self.next_input = self.next_input.half()# else:self.next_input = self.next_input.float()self.next_input = self.next_input.sub_(self.mean).div_(self.std)

#   origin
training_data_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,num_workers=opts.threads,batch_size=opts.batchSize,pin_memory=True,shuffle=True,
)
for iteration, batch in enumerate(training_data_loader, 1):# 训练代码#   be modifiedinput, label = prefetcher.next()
iteration = 0
while input is not None:iteration += 1# 训练代码input, label = prefetcher.next()

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