[Pytorch] num_workers가 성능에 미치는 간접적 영향
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Pytorch
딥러닝으로 분류모델 학습도중, validation accuracy가 n epoch =>. "class A" Acc: 98.21%, "class B" Acc: 98.67%n+1 epoch => "class A" Acc: 28.96%, "class B" Acc: 99.88%이렇게 데이터가 적은 쪽 클래스의 정확도가 대폭 감소하는 현상이 발생했습니다.원인을 찾아보니 num_workers의 값이 크면 발생할 수 있는 현상이라고 합니다. - num_workers란? num_workers는 PyTorch의 DataLoader가 데이터를 로드할 때 사용할 서브 프로세스(worker)의 개수를 의미합니다.기본적으로 DataLoader는 데이터를 배치 단위로 불러오는데, num_workers를 늘리면 여러..