DataLoader的num_workers设置引起卡死/堵塞/报错,以及CPU数据读取加速 pytorch在用DataLoader做数据流工具的时候,在定义过程如果设置了num_workers大于0的时候,就会出现堵塞挂死或者错误。 会报出:"RuntimeError: DataLoader worker (pid (s) 11343, 11344) exited unexpectedly" 网上绝大部分的帖子都是建议有三种: 把...
windows下DataLoader的num_workers设置引起卡死/堵塞/报错 原因: win环境启动线程是靠spwan(),而基于的Dataset基类定义的数据集,getitem()的过程会和脚本原来进程冲突等等。冲突会造成报错,然而你的自定义Dataset里调用了getitem()如opencv,numpy等包的话会发生卡死。 解决办法一: 把num_workers设置成0。 解决方法二...
如果没找到,就要num_worker个worker继续加载batch到内存,直到dataloader在RAM中找到目标batch。一般情况下都是能找到的,因为batch_sampler指定batch时当然优先指定本轮要用的batch。 2、num_worker设置得大,好处是寻batch速度快,因为下一轮迭代的batch很可能在上一轮/上上一轮...迭代时已经加载好了。坏处是内存开销大...
win没有fork这种好东西,每个worker都要把py脚本跑一遍,然后DataLoader里的Dataset用pickle来打包复制[飙泪笑]这样没放在name==main里的所有代码都会跑num_workers遍,所以除了定义之外的代码最好都放在里面。 至于num_workers,还得花功夫研究实践下,Ubuntu上我设置0时候每个迭代1秒多,而设置4 ,8,12 等都是0.4秒左右,...
pytorch的dataloader在num_worker>0子进程没有在主进程被kill时被清理,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
到了这里,我们已经可以知道colab中对应的warning message是由于我们所设定的num_workers数目超过了max_num_worker_suggest,也即cpu的线程数。 但是在先前的windows尝试中,num_workers的设定数没有超过cpu支持的process数,且即便是超过,也并不会导致报错,只会有warning message。于是我们继续查找windows报错信息的来源。
减少了swoole启动的进程数量,或者服务器cpu降低配置后,后台新订单的ws推送报错Swoole\Process\Pool::getProcess(): invalid worker_id[15] 该问题7月份在群里问过,当时没有得到准确的回复。 目前这个问题已经影响实际业务了,经过我们排查,目前排查到一个加密文件,请官方尽快安排技术人员与我们一起排查问题。
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C.报错D.不一定 免费查看参考答案及解析 题目: 已知有以下程序段 num = int(input("please input a number:") )if num == 3: print ('boss') epf num == 2: print ('user')epf num == 1: print ('worker') epf num < 0: print ('error')else: print ('roadman') 当输入-2时的输出...