因为pytorch数据加载速度太慢，影响训练速度，实训快速加载数据方式，提前获取要加载的数据，整体速度能快1/6.

操作步骤如下所示：

1、激活自己的torch虚拟环境:

source activate torch

2、安装prefetch_generator包

pip install prefetch_generator

3、使用时候引入对应包：

from prefetch_generatorimport BackgroundGenerator

4、定义DataLoaderX，继承torch原有的DataLoaderX的属性

class DataLoaderX(DataLoader):

    def __iter__(self):

        return BackgroundGenerator(super().__iter__())

5、使用的时候只需要把DataLoader变成DataLoaderX：

如下所示：

gen= DataLoaderX(train_dataset,shuffle=True,

batch_size=batch_size,

num_workers=4,pin_memory=True,

drop_last=False,

collate_fn=yolo_dataset_collate)