_c.dataloader.num_workers

_c.dataloader.num_workers是PyTorch数据加载器中用于确定使用多少个进程来预取数据的参数。当我们使用数据加载器从磁盘中读取数据时，该参数允许我们同时并行读取多个文件，从而加快数据加载速度。设置一个较高的num_workers可以在一定程度上加快数据加载速度，但是也可能会导致内存消耗过大，从而影响模型的训练可行性。因此，在使用_dataloader时，我们需要仔细考虑num_workers参数的设置，并确保它与我们的硬件资源相适应，以有效地加速数据加载，并确保模型训练的效率和可靠性。

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

这段代码是用来创建训练数据加载器和验证数据加载器的。它使用了PyTorch的DataLoader类来加载数据集。在训练过程中，数据集会被分成小批次进行训练，而DataLoader类则提供了方便的接口来实现这一功能。在这段代码中，train_dataset和val_dataset分别是训练集和验证集的数据集对象。train_batch_sampler和val_batch_sampler是用来定义每个小批次的采样策略的对象。 num_workers参数指定了用于数据加载的线程数量。pin_memory参数为True表示将数据加载到固定的内存中，这可以提高数据加载的效率。综上所述，这段代码的作用是创建训练数据加载器和验证数据加载器，并配置了相关的参数来实现数据加载的功能。

torch_geometric.loader.DataLoader

torch_geometric.loader.DataLoader是PyG中的一个类，用于加载和处理图数据。它可以将多个图批处理成单个巨型图，并提供了一些方便的功能。\[2\] 您可以使用torch_geometric.loader.DataLoader来加载和处理图数据集。例如，您可以创建一个包含torch_geometric.data.Data对象的常规Python列表，并将其传递给DataLoader来批处理这些图数据。\[1\] DataLoader还可以接受一些参数，例如batch_size和shuffle，以控制批处理的大小和数据的顺序。您还可以使用其他可以传递给PyTorch DataLoader的参数，例如num_workers。\[2\] 使用DataLoader加载图数据集的示例代码如下：\[3\] ```python from torch_geometric.datasets import TUDataset from torch_geometric.loader import DataLoader dataset = TUDataset(root='/tmp/ENZYMES', name='ENZYMES', use_node_attr=True) loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True) for batch in loader: # 在这里对批处理的图数据进行处理 # 例如，计算每个图的节点维度中的平均节点特征 x = scatter_mean(batch.x, batch.batch, dim=0) print(x.size()) # 输出每个图的节点特征的大小 ``` 通过使用torch_geometric.loader.DataLoader，您可以方便地加载和处理图数据集。它提供了一种简单而有效的方式来处理大规模的图数据。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【PyG】文档总结以及项目经验（持续更新](https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/125501673)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [第十九课.Pytorch-geometric扩展](https://blog.csdn.net/qq_40943760/article/details/120265255)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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_c.dataloader.num_workers

self.train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_sampler=train_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True) self.val_loader = data.DataLoader(dataset=val_dataset, batch_sampler=val_batch_sampler, num_workers=args.workers, pin_memory=True)

torch_geometric.loader.DataLoader

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train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_set, batch_size=args.batch_size, num_workers=args.workers, pin_memory =True, shuffle=True)

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