Lotes, Embaralhamento e num_workers
Configure um DataLoader para obter velocidade
Lotes, Embaralhamento e num_workers é uma aula grátis de Deep Learning Academy no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Deep Learning Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
Meet the DataLoader
A dataset hands over one sample at a time, but training wants groups. The DataLoader wraps your dataset and serves it in convenient batches. 📦
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(ds)Batching Saves Time
Set batch_size and the loader stacks that many samples into one tensor. Bigger batches use your hardware better and smooth out noisy updates.
loader = DataLoader(ds, batch_size=32)One Batch, Stacked Together
Each batch adds a new first dimension. Thirty-two samples of shape 784 become a single tensor shaped 32 by 784, ready for the model.
Loop Over Batches
You iterate the loader like any Python sequence. Each turn of the loop yields one batch of inputs and labels for your training step.
for xb, yb in loader:
pred = model(xb)Shuffle Every Epoch
Setting shuffle to True reorders samples each epoch. This breaks accidental ordering so the model cannot memorize the sequence of your data.
loader = DataLoader(ds, batch_size=32, shuffle=True)Shuffle Train, Not Test
Turn shuffling on for the training set but off for validation and test. Evaluation just measures performance, so a stable order is fine there.
num_workers Loads in Parallel
Reading and decoding data can stall the GPU. Setting num_workers above zero spawns helper processes that prepare the next batch while the model trains.
loader = DataLoader(ds, batch_size=32, num_workers=4)Pick a Sensible Worker Count
A common start for num_workers is the number of CPU cores you have. Too many can thrash memory, so measure rather than guess blindly.
pin_memory Speeds GPU Copies
When training on a GPU, set pin_memory to True. It places batches in page-locked memory so transfers to the device run noticeably faster.
loader = DataLoader(ds, batch_size=32, pin_memory=True)Handle the Last Batch
The final batch is often smaller than the rest. Use drop_last True to discard it when your model needs every batch the same size.
loader = DataLoader(ds, batch_size=32, drop_last=True)One Loader Per Split
In practice you build a separate loader for train, validation, and test. Each gets its own settings, like shuffle on only for training.
Quick Check
What does setting num_workers above zero actually do?
Recap
A DataLoader batches your dataset, shuffles training data, and uses num_workers to load batches in parallel. It keeps your model fed and fast. 🎉
Perguntas Frequentes
A aula “Lotes, Embaralhamento e num_workers” é grátis?
Sim — o texto completo de “Lotes, Embaralhamento e num_workers” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Deep Learning Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de Deep Learning Academy inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Lotes, Embaralhamento e num_workers”?
Configure um DataLoader para obter velocidade Você pratica Deep Learning Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Deep Learning Academy?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Deep Learning Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Lotes, Embaralhamento e num_workers”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Deep Learning Academy?
Sim. Cada aula de Deep Learning Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Escreva uma Classe de Conjunto de Dados Personalizada
- Lotes, Embaralhamento e num_workers
- collate_fn para Entradas de Tamanho Variável
- Normalize e Padronize as Entradas