RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 2571167) exited unexpectedly

最新推荐文章于 2024-08-05 09:10:39 发布
最新推荐文章于 2024-08-05 09:10:39 发布
阅读量3.7k 收藏 6
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 计算机散养 文章标签： 深度学习 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AbyssssssssssS/article/details/128560687
文章提到，当在数据加载器(dataloader)中使用OpenCV时，可能由于内存占用大导致训练效率降低。作者发现将默认的opencv升级到4.x版本可以有效解决这个问题，从而避免设置num_worker为0导致的效率损失。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考：https://blog.youkuaiyun.com/BBJG_001/article/details/104354990

网上解决方案大概是这两种，但是num_worker变成0训练效率降低很多

主要原因我猜想是在dataloader里使用了opencv占用内存较大

原来的opencv是安装python的时候自己安装好的，尝试升级opencv 3.X → 4.X

pip install opencv-python

成功解决

PyTorch中遍历DataLoader时报错
Bsv___的博客
09-20 999
这可能是由于在加载数据时发生了异常导致的。你可以通过在代码中添加适当的异常处理机制来捕获并处理这些异常，以避免工作进程意外退出。例如，你可以在加载数据的代码块中使用。这样做可以避免与多进程相关的问题，但可能会导致数据加载速度较慢。时可能遇到的错误和相应的解决方案。如果你的数据集和标签不对应，比如数据集中的样本数量与标签数量不匹配，那么在遍历。请确保数据集和标签的数量是一致的，以避免此类问题。这将把数据固定在内存中，可以提高数据加载的效率。对象时，有时会遇到一些错误。时可能遇到的错误，并提供相应的解决方案。
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 8548, 6916) exited unexpectedly
VegetableofDog的博客
05-12 9437
深度学习，Lenet函数的实现，神经网络，
Numpy实现ParticleSwarmOptimizedNN（粒子群优化算法）
AI浩
11-26 3154
本专栏是讲解如何改进Yolov8的专栏。改进方法采用了最新的论文提到的方法。改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。每种改进方法我都做了测评，并与官方的模型做对比。代码和PDF版本的文章，我在验证无误后会上传到百度网盘中，方便大家下载使用。这个专栏，求质不求量，争取尽心尽力打造精品专栏！！！！！
RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly‘.format(pids_str)) from e
始于足下
08-31 3104
dataloader
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 46220) exited unexpectedly
weixin_42455006的博客
11-02 2824
其实吧，这个问题说难不难，说简单也简单。出现这个Error很明显，就是，而且不是以往那种CPU利用率拉满，而GPU虽然占用率拉满，但实际利用率不高的情况。打个比方，以前是cpu加载数据要个20-30s，但gpu零点几秒就处理完成了，从而一直等待。这种情况只会让模型运行时间变长而已。现在则是两极反转，Dataloader的了。导致cpu加载数据快到飞起，反而GPU跟不上了，就会出现异常，然后杀死进程，出现如上结果。
pytorch报错RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) xxx) exited unexpectedly
weixin_36670529的博客
03-07 1万+
报错 pytorch报错RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ... exited unexpectedly 解决 因为torch.utils.data.DataLoader中设置了num_works=4，也就是多线程读取。 根据其他方法，我设置num_works=1或者num_works=0都不行。 最后重装了pytorch，就可以了。 pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 -
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly
01-06
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly 去网上搜教程，说是在loader定义的时候多进程的参数指定的问题，我的loader定义如下 loader = Data.DataLoader( dataset=torch_dataset,...
【Bug】Pytorch RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 15904) exited unexpectedly
最新发布
集电极
08-05 1443
这是由于多线程加载数据使用不当使用的错误，因此可以设置为单线程即可，num_workers 不设置或设置为。意思是，这是运行时错误，是由于在主进程完成初始化之前试图启动了新的进程导致的错误。将涉及dataloader 的代码放置在。在使用 PyTorch 的。下运行，修改代码如下。
报错：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 10188) exited unexpectedly
qq_49785839的博客
03-21 2110
Pytorch 报错：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 2420, 11236, 7252, 3104) exited unexpectedly 并没有显示出是哪一行代码出错，但是根据提示中的DataLoader worker可知是多线程的问题，对应到代码中应该就是下图这里： num_workers = 4 train_iter = torch.utils.data.DataLoader(mnist_train, batch_size=batch_siz
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 29167) exited unexpectedly
AnneMOMO's Blog
11-20 1042
@Pytorch| RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 29167) exited unexpectedly RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 29167) exited unexpectedly 使用pytorch多线程进行测试时，出现上述问题，我的环境是pytorch+anaconda+pycharm； 出现这种问题的可能原因：cuda 虚拟环境的共享内存不足 解决办法： 1、改成更小的batchsize； 2、在
D2L，Pytorch win10下使用dataloader时出现runtimeerror: dataloader worker (pid(s) ) exited unexpectedly的解决方案
qq_52712475的博客
03-29 7882
我是用python3.8+pytorch1.11，在李沐老师的课程展示中使用的环境是linux没有报错，但win10下在dataloader使用前需要加上。网上还有其他方法将num_worker设为0也可以单线程成功运行,不过直接导入d2l的dataloader没有对应的参数。freeze_support()函数在linux和类unix系统上可直接运行，在windows系统中需要跟在main后边。程序在运行时启用了多线程，而多线程的使用用到了freeze_support()函数。
成功解决：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) XXX) exited unexpectedly
热门推荐
jerry zhang的sally wu
12-19 2万+
num_workers是用来指定开多进程的数量，默认值为0，表示不启用多进程。 将num_workers改为0即可，0是默认值。
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) xxxx,xxxx ) exited unexpectedly
ODALEX的博客
04-15 6417
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) xxxx,xxxx ) exited unexpectedly（运行时错误：DataLoader工作进程(pid(s)xxxx,xxxx意外退出） 运行时错误：DataLoader工作进程(PID)xxxx,xxxx意外退出 欢迎使用Markdown编辑器 在win10上运行超分辨率DRN算法里面的main.py文件其代码如下 import utility import data import model import loss
沐神《动手学深度学习》报错 解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly
big_sha_4017的博客
09-09 2899
（如果不是pycharm则需要进入到d2l包的文件夹中寻找torch.py这个函数）网上有很多教程说修改num_works=0但没说具体步骤，摸索了一下分享给大家。get_dataloader_workers() 进入d2l.torch。我使用的是pycharm 使用右上角的搜索功能，输入。下的return 4 改为 return 0。3.6 softmax回归的从零开始实现。报了一溜错误，其中最后一行为。最后运行程序不再报错。
《动手学深度学习》报错 解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly
xincanzheZ的博客
10-21 1万+
《动手学深度学习》报错 解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly，找到get_dataloader_workers()函数。
【Python】 raise RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly‘.format(pids_str)) fr
...
01-16 4069
实验室也没有可以使用的机器，只能在自己的电脑上跑，本机性能堪忧，在跑num_workers=2的数据都吃不消 test_dataloader = D.DataLoader(test_datasets,BATCH,True,num_workers=2) 改成：(删掉num_workers=2) test_dataloader = D.DataLoader(test_datasets,BATCH,True) ...
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 9528, 8320) exited unexpectedly问题解决记录
gyl1050097468的博客
07-22 4009
仅供学习记录，若有侵权可联系删除。 方法一： num_workers设置为0，默认值为0表示不启用多进程。该方法在处理大量数据的时候还是不行，肯定要多进程。参见方法二。 方法二：将涉及多线程的代码放到if name == 'main’的范围内 if name == ‘main’: for epoch in range(3): for step, (batch_x, batch_y) in enumerate(loader): # 假设这里就是你训练的地方… 里面的loader就是上面定义的test_loa
DataLoader worker (pid(s) 6324) exited unexpectedly
04-12
DataLoader worker是PyTorch中用于数据加载的工具。它负责在后台异步加载数据，并将其提供给训练或推理过程。每个DataLoader worker都是一个独立的进程，负责从数据源中读取数据并进行预处理。 当你看到类似于"DataLoader worker (pid(s) 6324) exited unexpectedly"的错误消息时，这意味着一个或多个DataLoader worker进程意外退出。这可能是由于以下原因之一导致的： 1. 内存不足：如果系统内存不足，DataLoader worker进程可能会被操作系统终止。这通常发生在处理大型数据集或使用较大的批量大小时。 2. 数据加载错误：如果数据加载过程中出现错误，例如文件损坏或路径错误，DataLoader worker进程可能会退出。 3. 多线程冲突：如果在多线程环境中使用DataLoader时，可能会发生线程冲突导致DataLoader worker进程退出。 为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤： 1. 检查系统资源：确保系统具有足够的内存来处理数据加载任务。如果内存不足，可以尝试减小批量大小或增加系统内存。 2. 检查数据源：确保数据源文件完整且路径正确。如果有损坏的文件，可以尝试修复或替换它们。 3. 确保线程安全：如果在多线程环境中使用DataLoader，请确保正确处理线程同步和互斥，以避免线程冲突。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值