The CPU_ NUM is not specified, you should set CPU_ NUM in the environment variable list。 CPU NUM(代码片

Posted 2021-12-12 醉公子～

!!! The CPU_ NUM is not specified, you should set CPU_ NUM in the environment variable list。 CPU NUM indicates that how many CPUPlace are used in the current task. And if this parameter are set as N (equal to the number of physical CPU core) the program may be faster。
export CPU_ NUM=4 # for example, set CPU_ NUM as number of physical CPU core which is 4.

num_workers参数的设置

• num_workers的值大于0，要在运行的部分放进__main__()函数里

• 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。

• 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。

• 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。

如果我们在跑torch或者paddle代码的时候，使用CPU训练模型时，要将num_works设置为0

解决办法：

num_works=0