pytorch中num_workers详解

小坑填一下

这个讲的很棒，为了防止网站失效，先搬过来

https://www.cnblogs.com/hesse-summer/

Question

一直很迷，
在给Dataloader设置worker数量（num_worker）时，到底设置多少合适？这个worker到底怎么工作的？
如果将num_worker设为0（也是默认值），就没有worker了吗？

worker的使用场景：

from torch.utils.data import DataLoadertrain_loader = DataLoader(dataset=train_data, batch_size=train_bs, shuffle=True, num_worker=4)valid_loader = DataLoader(dataset=valid_data, batch_size=valid_bs, num_worker=4)

Answer

每每轮到dataloader加载数据时：
```
for epoch in range(start_epoch, end_epoch):for i, data in enumerate(trainloader):
```
dataloader一次性创建num_worker个worker，（也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程，worker也是普通的工作进程），

并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责的batch加载进RAM。

然后，dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch，如果找到了，就使用。如果没找到，就要num_worker个worker继续加载batch到内存，直到dataloader在RAM中找到目标batch。一般情况下都是能找到的，因为batch_sampler指定batch时当然优先指定本轮要用的batch。
num_worker设置得大，好处是寻batch速度快，因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大，也加重了CPU负担（worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛）。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数，如果CPU很强、RAM也很充足，就可以设置得更大些。
如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢。

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