pytorch DataLoader的num_workers参数与设置大小详解
Q：在给Dataloader设置worker数量（num_worker）时，到底设置多少合适？这个worker到底怎么工作的？
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,
batch_size=batch_size, shuffle=True,
num_workers=4)
参数详解：
1、每次dataloader加载数据时：dataloader一次性创建num_worker个worker，（也可以说dataloader一次性创建num_worker个工作进程，worker也是普通的工作进程），并用batch_sampler将指定batch分配给指定worker，worker将它负责的batch加载进RAM。
然后，dataloader从RAM中找本轮迭代要用的batch，如果找到了，就使用。如果没找到，就要num_worker个worker继续加载batch到内存，直到dataloader在RAM中找到目标batch。一般情况下都是能找到的，因为batch_sampler指定batch时当然优先指定本轮要用的batch。
2、num_worker设置得大，好处是寻batch速度快，因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大，也加重了CPU负担（worker加载数据到RAM的进程是CPU复制的嘛）。num_workers的经验设置值是自己电脑/服务器的CPU核心数，如果CPU很强、RAM也很充足，就可以设置得更大些。
3、如果num_worker设为0，意味着每一轮迭代时，dataloader不再有自主加载数据到RAM这一步骤（因为没有worker了），而是在RAM中找batch，找不到时再加载相应的batch。缺点当然是速度更慢。
设置大小建议：
1、Dataloader的num_worker设置多少才合适，这个问题是很难有一个推荐的值。有以下几个建议：
2、num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据，这个可能会是一个瓶颈。
3、num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据，而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。
num_workers>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据，主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num_workers的值依赖于 batch size和机器性能。
4、一般开始是将num_workers设置为等于计算机上的CPU数量
5、最好的办法是缓慢增加num_workers，直到训练速度不再提高，就停止增加num_workers的值。
补充：pytorch中Dataloader()中的num_workers设置问题
如果num_workers的值大于0，要在运行的部分放进__main__()函数里，才不会有错：
import numpy as np
import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.utils.data as Data
BATCH_SIZE=5
x=torch.linspace(1,10,10)
y=torch.linspace(10,1,10)
torch_dataset=Data.TensorDataset(x,y)
loader=Data.DataLoader(
dataset=torch_dataset,
batch_size=BATCH_SIZE,
shuffle=True,
num_workers=2,
)
def main():
for epoch in range(3):
for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):
# training....
print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| batch x:',batch_x.numpy(),
'| batch y:',batch_y.numpy())
if __name__=="__main__":
main()
'''
# 下面这样直接运行会报错：
for epoch in range(3):
for step,(batch_x,batch_y) in enumerate(loader):
# training....
print('Epoch:',epoch,'| step:',step,'| batch x:',batch_x.numpy(),
'| batch y:',batch_y.numpy()
'''
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