作者：  （1） Iason Ofeidis，耶鲁大学电气工程系、耶鲁网络科学研究所，纽黑文{同等贡献}；  （2）Diego Kiedanski，耶鲁大学电气工程系、耶鲁网络科学研究所，纽黑文{同等贡献}；  （3） Leandros TassiulasLevon Ghukasyan，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城，电气工程系，耶鲁大学网络科学研究所，纽黑文。 链接表 摘要和简介 数据加载器 实验装置 数值结果 讨论 相关工作 结论、致谢和参考文献 A. 数值结果续 7. 结论 在本文中，我们探讨了 Pytorch 库的当前状况，这些库允许机器学习从业者将他们的数据集加载到他们的模型中。这些库提供了广泛的功能，包括提高速度、仅创建数据子集的视图以及从远程存储加载数据。我们认为远程加载对所有这些功能最有希望，因为它能够将数据存储和模型训练分离。尽管通过公共互联网加载的速度自然比从本地磁盘加载的速度慢，但一些库（如 Deep Lake）显示出了显著的效果（时间仅增加了 13%）。在大多数情况下，除了用于多 GPU 的 FFCV 和用于网络加载的 Deep Lake 之外，我们没有发现各个库之间的性能有显著差异，它们的表现非常出色。然而，我们确实注意到，大多数这些库的文档都不容易获得或不全面，这可能会导致设置配置错误。由于很难找到好的做法，程序员可能会使用在其他数据加载器中运行良好的方法，而这些方法在新库中不一定有效。目前，性能提升似乎不足以证明将现有代码库迁移到中小型作业是合理的。对于大型作业，切换到更快的库之一可能会显著降低成本。最后，我们相信，为机器学习应用程序设计的创新缓存系统可能是实现真正解耦数据集模型系统愿景的最后一块拼图。任何此类方法都必须建立在数据集汇总和主动学习方面的现有知识之上。 致谢 作者要感谢 Activeloop 团队在开发本项目期间提供的支持和见解。作者还要感谢 Tryolabs 和 Activeloop 为运行部分实验提供的资源。 参考 Abadi, M., Agarwal, A., Barham, P., Brevdo, E., Chen, Z., Citro, C., Corrado, GS, Davis, A., Dean, J., Devin, M., Ghemawat, S., Goodfellow, I., Harp, A., Irving, G., Isard, M., Jia, Y., Jozefowicz, R., Kaiser, L., Kudlur, M., Levenberg, J., Mane, D., Monga, R., Moore, S., Murray, D., ´ Olah, C., Schuster, M., Shlens, J., Steiner, B., Sutskever, I., Talwar, K., Tucker, P., Vanhoucke, V., Vasudevan, V., Viegas, F., Vinyals, O., Warden, P., Wattenberg, M., ´ Wicke, M.、Yu, Y. 和 Zheng, X. 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