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    torch Dataloader中的num_workers

    /test_txt/{i}.txt' for i in range(1000)]) loader = DataLoader(dst, 128, num_workers=0) ts = time...min7.148, 0.893, 0.074, 1.009, 0.726可见,一共是1000个文件,batch size 128,也就是8个batch,总共耗时7.1s,接下来清除cache,3、设置num_workers...因此时间增大4倍,接下来3个batch几乎不占用时间total, mean, std, max, min7.667, 0.958, 1.652, 3.983, 0.000接下来实验在SSD上进行,同样num_workers...SSD上,对比机械硬盘更加稳定然后是num_workers = 4,total, mean, std, max, min1.934, 0.242, 0.421, 1.088, 0.000?...我一贯的理解是:比如num_workers为4,那么每个worker计算一个batch,因为本机多核且大于4,讲道理4个worker并行处理,因此时间为num_workers=0的1/4才合理,那原因是为何呢

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    如何为kNN 搜索选择最佳的 k 和 num_candidates?

    如何选择最佳的 k 和 num_candidates 用于 kNN 搜索 如何选择最佳的 k 和 num_candidates? 在当前生成式 AI/ML 领域,向量搜索成为了一种变革性的技术。...num_candidates 属性:幕后工作 虽然 k 决定了您看到的最终书籍数量,但 num_candidates 在幕后起着关键作用。...设置较高的 num_candidates 较高的 num_candidates 值增加了在我们选择的 K 内找到真正最近邻居的可能性。...选择最佳 num_candidates 值 num_candidates 参数在找到搜索准确性和性能之间的最佳平衡方面起着至关重要的作用。...num_candidates = 小值(例如 10):首先使用较低值(“低值探索”)开始 num_candidates。目的是在此阶段建立性能基线。

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