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...
dataloader设置: train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=512, shuffle=True, num_workers=0 ) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=512, shuffle=False, num_workers=4 ) 报错: RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the ...
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找到代码中使用到的多线程代码进行修改: trainloader = DataLoader(db_train, batch_size=p['trainBatch'], shuffle=True, num_workers=2) 1. 设置num_workers为0,也就是用主进程读取数据后,模型训练程序运行正常。 解答: PyTorch——num_workers参数的设置 Soumith Chintala也在《Deep Learning with PyTorch: A...
num_workers就是workers_per_gpu,这个设置涉及到一个报错,必须改成0让它在主线程才行 copy 1 2 samples_per_gpu=1, workers_per_gpu=0, 4.epoch可调 第223行 copy 1 total_epochs =17 每个epoch训练时都会保存一个模型pth 7.调用脚本开始训练
num_workers改为0,单进程加载 十二、关于imsave使用中出现的问题 Python调用imsave报错 ImportError: cannot import name imsave imsave函数,该函数属于scipy包,单独导入该包可能会运行失败,这是因为还需要Python的图像处理库Pillow的支持。 使用pip命令安装Pillow ...
我在windows上把Dataloader的num_workers设置为2或者以上是可以运行的，没报错，就是运行速度比设置为0慢...
这导致,如果用户没有本地下载好模型,则调用的Funasr进程试图同时向modelscope的同一个.___temp文件夹下载模型文件,这导致Windows系统报错:[WinError 32] 另一个程序正在使用此文件。 加上--num-workers 1参数后不再产生此问题。 (FishAudio) PS D:\DLWorkshop\audio-preprocess> fap transcribe .\all_data\...
嗯嗯,发现有地方num_workers没有改,谢谢~ 2018-05-28 回复喜欢 蒲嘉宸 作者 不对, 设置为0都没多进程了怎么会内存泄漏呢?是不是代码写的有问题? 2018-05-27 回复喜欢 wakaka 同样dll报错。。。没有显卡,下载的cpu版本,没有安装vs,求助 2018-05-01 回复喜欢 蒲嘉宸 作者 caisey ...