Сделайте загрузку данных в PyTorch в 5 раз быстрее! 🫵

Обычно при обучении на GPU:

🟢to(device) переносит данные на GPU.
🟢Затем все вычисления выполняются на GPU.

Это означает, что когда GPU занят, CPU простаивает, и наоборот. Однако это можно оптимизировать с помощью закрепления памяти (memory pinning).

Как это работает:

— Пока модель обучается на первом мини-батче, CPU может передавать второй мини-батч на GPU.
— Это позволяет GPU сразу же начать обработку нового мини-батча без ожидания.

Включить эту оптимизацию очень просто:

☑ Установите pin_memory=True в объекте DataLoader.
☑ При передаче данных используйте: .to(device, non_blocking=True).
☑ Дополнительно укажите num_workers в DataLoader для еще большей оптимизации.

Прирост скорости очевиден!

👉 @PythonPortal | #ресурсы