pytorch中Dataloader读取数据太慢的问题
数据读取的速度远远大于GPU训练的速度，导致整个训练流程中有大部分时间都在等待数据发送到GPU，在资源管理器中呈现出CUDA使用率周期性波动，且大部分时间都是在等待数据加载。
cuda使用率可能很低或者为0：
1. 方法
在dataset中，会将数据从磁盘读入内存中，如果启用了dataloader中的pin_memory，就会让数据常驻内存，同时设置num_workers还能实现多进程读取数据，但即使设置了这些，数据加载速度依然没有质的提升。
2. 方法
dataset中的transform是导致性能慢的一个原因，dataset中有个函数为__getitem__，每获取一个数据就会让这个数据过一次transform。
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.4914, 0.4822, 0.4465], [0.5, 0.5, 0.5])
])
如果把__getitem__中的一些操作移到 __init__中。
这样__getitem__直接取索引即可。
3. 解决方法：提取加载数据
编写datast的__init__函数的时候
1)提前加载所有数据到cpu
2)或者提前加载所有数据 直接加载到GPU：这个要求显存够大
3)__get_item__项目尽量少，尽量再1，2步预处理数据中完成。
4)存大图降低存取次数
很好的博客：https://blog.csdn.net/Twilightzsj/article/details/123941780
https://www.cnblogs.com/pprp/p/14199865.html
https://blog.csdn.net/qq_42255269/article/details/127528662