HDF5 数据加载速度非常慢。导致 GPU 波动率为零

我正在使用自定义 PyTorch 数据类从我创建的 H5 数据集加载实例。但是，加载样本时似乎非常慢。我遵循了一些关于处理大型 HDF5 数据集的建议，但我想知道我是否在做一些明显错误的事情。如果这有所作为，我将在 Linux 上部署我的代码。我在 4 个 GPU 上运行代码，并为我的模型设置了 nn.dataparallel。由于数据加载非常缓慢，因此 GPU Volatility 为 0%。这是我的数据类加载器：

import h5py
from torch.utils import data

class Features_Dataset(data.Dataset):
    def __init__(self, archive, phase):
        self.archive = archive
        self.phase = phase

    def __getitem__(self, index):
        with h5py.File(self.archive, 'r', libver='latest', swmr=True) as archive:
            datum = archive[str(self.phase) + '_all_arrays'][index]
            label = archive[str(self.phase) + '_labels'][index]
            path = archive[str(self.phase) +  '_img_paths'][index]
            return datum, label, path

    def __len__(self):
        with h5py.File(self.archive, 'r', libver='latest', swmr=True) as archive:
            datum = archive[str(self.phase) + '_all_arrays']
            return len(datum)


if __name__ == '__main__':
    train_dataset = Features_Dataset(archive= "featuresdata/train.hdf5", phase= 'train')
    trainloader = data.DataLoader(train_dataset, num_workers=8, batch_size=128)
    print(len(trainloader))
    for i, (data, label, path) in enumerate(trainloader):
        print(path)

我错过了一些明显的东西吗？有没有更好的方法来快速加载实例？

编辑：

这是更新后的数据类，但是我现在在尝试使用多处理时遇到 picling 错误。

import h5py
from torch.utils import data
import torch.multiprocessing as mp
mp.set_start_method('spawn')

class Features_Dataset(data.Dataset):
    def __init__(self, archive, phase):
        self.archive = h5py.File(archive, 'r')
        self.labels = self.archive[str(phase) + '_labels']
        self.data = self.archive[str(phase) + '_all_arrays']
        self.img_paths = self.archive[str(phase) + '_img_paths']

    def __getitem__(self, index):
        datum = self.data[index]
        label = self.labels[index]
        path = self.img_paths[index]
        return datum, label, path

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def close(self):
        self.archive.close()

if __name__ == '__main__':
    train_dataset = Features_Dataset(archive= "featuresdata/train.hdf5", phase= 'train')
    trainloader = data.DataLoader(train_dataset, num_workers=2, batch_size=4)
    print(len(trainloader))
    for i, (data, label, path) in enumerate(trainloader):
        print(path)