【pytorch】torch.utils.data.DataLoader中的pin_memory属性

玄云飘风

7346人浏览 · 2018-10-22 19:49:00

玄云飘风 · 2018-10-22 19:49:00 发布

doc解释：

https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torch/utils/data/dataloader.html#DataLoader
pin_memory (bool, optional): If True, the data loader will copy tensors into CUDA pinned memory before returning them.

通常情况下，由于虚拟内存技术的存在，数据要么在内存中以锁页（“pinned”）的方式存在，要么保存在虚拟内存（磁盘）中。而cuda只接受锁页内存传入，所以在声明新的dataloader对象时，直接令其保存在锁页内存中，后续即可快速传入cuda。否则，数据需要从虚拟内存中先传入锁页内存，再传入cuda，速度将大大增加。其缺点是对于内存的大小要求较高。在这里插入图片描述
参考：https://devblogs.nvidia.com/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/

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