tf.data.Dataset 性能调优:详解 map 算子中 num_parallel_calls 的最优配比
在深度学习模型的训练过程中,数据读取和预处理(即I/O操作)往往是制约GPU或NPU利用率的瓶颈。TensorFlow的tf.data.Dataset API是解决这一问题的核心工具。然而,如果使用不当,即使是高效的API也会拖慢整体训练速...
在深度学习模型的训练过程中,数据读取和预处理(即I/O操作)往往是制约GPU或NPU利用率的瓶颈。TensorFlow的tf.data.Dataset API是解决这一问题的核心工具。然而,如果使用不当,即使是高效的API也会拖慢整体训练速...
在PyTorch深度学习训练中,数据加载的速度(即I/O吞吐量)往往是整个训练流程的瓶颈。当尝试使用多进程(num_workers > 0)来加速数据读取时,用户可能会遇到程序锁死、内存暴涨或性能不升反降的问题。本文将深入解析如何通过合理配...