【bug求助】WARNING:root:The following options are not supported: num_workers: 1, pin_memory: True

X'- Shirley. X 2022-07-06 22:48:44

...全文

220 1 打赏收藏转发到动态举报

写回复

1 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

浅﹋色调はんご 02-01

打赏
举报

回复

我也遇到了，请问解决了吗

相关推荐

视频部分章节顺序错乱已经修正，案例讲解过程中偶尔出现的bug并没有裁剪，而是直接通过视频讲解如何解决bug（bug的解决在软件开发中是尤为重要的，希望通过课程同时能让大家了解解决bug的思路^_^）。该课程是Java Spring的框架的核心内容，主要聚焦于IOC、AOP及日志的案例介绍，快速掌握Spring的基础核心知识，快速上手，为更加深入的学习做准备。课程以真实场景、项目实战为导向，循序渐进，深入浅出的讲解Java Spring编程，助力您在技术工作中更进一步。由于本课程聚焦于案例，即直接上手操作，对于Spring的原理等不会做过多介绍，希望了解原理等内容的需要通过其他视频或者书籍去了解，建议按照该案例课程一步步做下来，之后再去进一步回顾原理，这样能够促进大家对原理有更好的理解。

dataloader = D.DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers, pin_memory=True) 关于什么是锁页内存： pin_memory就是锁页内存，创建DataLoader时，设置pin_memory=True，则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存，这样将内存的Tensor转义到GP

PYTORCH调优笔记实验环境（i59400，1660Ti，32内存，2t固态）GPU模式实验：SCNN做十分类 DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True,num_workers=4) num_workers，pin_memory batch_size=32 num_workers=4，pin_memory=False 单个batch时间：17.51min num_workers=4，pin_me

1.问题分析 torch.utils.data.DataLoader(image_datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=NUM_WORKERS, pin_memory=True) 在Pytorch中

使用了Vue3.0全家桶、ant-design-vue2.0，实践vue3.0的新特性以及玩法，vue3.0的Composition API相比于vue2.0的Options API 灵活很多，让我们可以灵活地组合组件逻辑,目前后端admin大部分还是vue2.6;但是未来被vue3取代是大势所趋,望早上岸!

Linux/Unix社区

18,728

社区成员

11,471

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告