Я столкнулся с проблемой!
Недавно я столкнулся с проблемой ввода-вывода. Целевые и входные данные хранятся в файлах h5py. Каждый целевой файл составляет 2,6 ГБ, а каждый входной файл-10,2 ГБ. У меня есть 5 входных наборов данных и в общей сложности 5 целевых наборов данных.
Я создал пользовательскую функцию набора данных для каждого файла h5py, а затем использовал данные.Класс ConcatDataset для связи всех наборов данных. Функция пользовательского набора данных является:
class MydataSet(Dataset):
def __init__(self, indx=1, root_path='./xxx', tar_size=128, data_aug=True, train=True):
self.train = train
if self.train:
self.in_file = pth.join(root_path, 'train', 'train_noisy_%d.h5' % indx)
self.tar_file = pth.join(root_path, 'train', 'train_clean_%d.h5' % indx)
else:
self.in_file = pth.join(root_path, 'test', 'test_noisy.h5')
self.tar_file = pth.join(root_path, 'test', 'test_clean.h5')
self.h5f_n = h5py.File(self.in_file, 'r', driver='core')
self.h5f_c = h5py.File(self.tar_file, 'r')
self.keys_n = list(self.h5f_n.keys())
self.keys_c = list(self.h5f_c.keys())
# h5f_n.close()
# h5f_c.close()
self.tar_size = tar_size
self.data_aug = data_aug
def __len__(self):
return len(self.keys_n)
def __del__(self):
self.h5f_n.close()
self.h5f_c.close()
def __getitem__(self, index):
keyn = self.keys_n[index]
keyc = self.keys_c[index]
datan = np.array(self.h5f_n[keyn])
datac = np.array(self.h5f_c[keyc])
datan_tensor = torch.from_numpy(datan).unsqueeze(0)
datac_tensor = torch.from_numpy(datac)
if self.data_aug and np.random.randint(2, size=1)[0] == 1: # horizontal flip
datan_tensor = torch.flip(datan_tensor,dims=[2]) # c h w
datac_tensor = torch.flip(datac_tensor,dims=[2])
Затем я использую dataset_train = data.ConcatDataset([MydataSet(indx=index, train=True) for index in range(1, 6)]) для тренировок. Когда используются только 2-3 файла h5py, скорость ввода-вывода нормальная, и все идет правильно. Однако при использовании 5 файлов скорость обучения постепенно уменьшается (от 5 итераций/с до 1 итерации/с). Я меняю num_worker, и проблема все еще существует.
Кто-нибудь может подсказать мне решение? Должен ли я объединить несколько файлов h5py в один больший? Или другими методами? Заранее спасибо!