Pytorch 如何加速Dataloader提升数据读取速度

在利用DL解决图像问题时，影响训练效率最大的有时候是GPU，有时候也可能是CPU和你的磁盘。

很多设计不当的任务，在训练神经网络的时候，大部分时间都是在从磁盘中读取数据，而不是做 Backpropagation 。

这种症状的体现是使用 Nividia-smi 查看 GPU 使用率时，Memory-Usage 占用率很高，但是 GPU-Util 时常为 0% ，如下图所示：

如何解决这种问题呢？

在 Nvidia 提出的分布式框架 Apex 里面，我们在源码里面找到了一个简单的解决方案：

https://github.com/NVIDIA/apex/blob/f5cd5ae937f168c763985f627bbf850648ea5f3f/examples/imagenet/main_amp.py#L256 ​

class data_prefetcher():
    def __init__(self, loader):
        self.loader = iter(loader)
        self.stream = torch.cuda.Stream()
        self.mean = torch.tensor([0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255]).cuda().view(1,3,1,1)
        self.std = torch.tensor([0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255]).cuda().view(1,3,1,1)
        # With Amp, it isn't necessary to manually convert data to half.
        # if args.fp16:
        #     self.mean = self.mean.half()
        #     self.std = self.std.half()
        self.preload()

    def preload(self):
        try:
            self.next_input, self.next_target = next(self.loader)
        except StopIteration:
            self.next_input = None
            self.next_target = None
            return
        with torch.cuda.stream(self.stream):
            self.next_input = self.next_input.cuda(non_blocking=True)
            self.next_target = self.next_target.cuda(non_blocking=True)
            # With Amp, it isn't necessary to manually convert data to half.
            # if args.fp16:
            #     self.next_input = self.next_input.half()
            # else:
            self.next_input = self.next_input.float()
            self.next_input = self.next_input.sub_(self.mean).div_(self.std)

我们能看到 Nvidia 是在读取每次数据返回给网络的时候，预读取下一次迭代需要的数据，

那么对我们自己的训练代码只需要做下面的改造：

training_data_loader = DataLoader(
    dataset=train_dataset,
    num_workers=opts.threads,
    batch_size=opts.batchSize,
    pin_memory=True,
    shuffle=True,
)
for iteration, batch in enumerate(training_data_loader, 1):
    # 训练代码

#-------------升级后---------

data, label = prefetcher.next()
iteration = 0
while data is not None:
    iteration += 1
    # 训练代码
    data, label = prefetcher.next()

这样子我们的 Dataloader 就像打了鸡血一样提高了效率很多，如下图：

当然，最好的解决方案还是从硬件上，把读取速度慢的机械硬盘换成 NVME 固态吧～

补充：Pytorch设置多线程进行dataloader时影响GPU运行

使用PyTorch设置多线程（threads）进行数据读取时，其实是假的多线程，他是开了N个子进程（PID是连续的）进行模拟多线程工作。

以载入cocodataset为例

DataLoader

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(COCODataset(config["train_path"],
                                                     (config["img_w"], config["img_h"]),
                                                     is_training=True),
                                         batch_size=config["batch_size"],
                                         shuffle=True, num_workers=32, pin_memory=True)

numworkers就是指定多少线程的参数，原为32。

检查GPU是否运行该程序

查看运行在gpu上的所有程序：

fuser -v /dev/nvidia*

如果没有返回，则该程序并没有在GPU上运行

指定GPU运行

将num_workers改成0即可

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。