PinMemory

class torchdata.datapipes.iter.PinMemory(source_datapipe, device=None, pin_memory_fn=<function pin_memory_fn>)

预取源 DataPipe 中的一个元素并将其移动到固定内存（函数名称：pin_memory）。当与 MultiProcessingReadingService 一起使用时，此 DataPipe 将保留在主进程中，以防止重复创建 CUDA 上下文。

参数：

• source_datapipe – 从中将样本移动到固定内存的 IterDataPipe。

• device – 用于固定样本的设备。

• pin_memory_fn – 可选的可调用函数，用于将数据移动到固定内存。默认情况下提供了一个 pin_memory_fn 来处理通用对象。

示例

>>> from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
>>> dp = IterableWrapper(file_paths).open_files().readlines().map(tokenize_fn).pin_memory()