成功解决can‘t pickle Environment objects和Ran out of input

TypeError: can‘t pickle module objects 报错: Traceback (most recent call last): File "/nfs/volume-902-6/xxxx/bad_test.py", line 66, in generate_pre_annot pickle.dump(proposals, f, protocol=None, fix_imports=True) TypeError: can't pickle module objects 又一次阴沟里翻船,还好同事帮忙指出来的 你这个pickle啊,它保存的东西需 阅读详情
AI摘要

在Windows上调试LSUN数据集与神经网络代码时遇到pickle序列化问题,由于pickle无法序列化socket对象导致`TypeError: can't pickle Environment objects`和`EOFError: Ran out of input`。解决方案是在Windows中使用多线程代替多进程,将`num_workers`设置为0,确保数据加载器和参数配置中均调整此设置。这适用于IO密集型任务,因为它们对CPU计算要求不高。

成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects

以及self = reduction.pickle.load(from_parent) EOFError: Ran out of input

本人是在调试lsun数据集&&神经网络代码时出现,问题显示如下:

因为windows操作系统的原因,在Windows中,多进程multiprocessing使用的是序列化pickle来在多进程之间转移数据,而socket对象是不能被序列化的,但是在linux操作系统上却没问题,因为在linux上多进程multiprocessing使用的是fork,所以在windows上可以改用多线程。因为网络通信属于io密集型的操作,对cpu计算要求不高,不用多进程,用多线程就行。 

令num_workers=0,记得无论是参数设置还是数据集读取处理的代码。都要重新设置

loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset,
                                              batch_size=self.batch,
                                              shuffle=self.shuf,
                                              num_workers=0,
                                              drop_last=True)

parser.add_argument('--num_workers', type=int, default=0)

 

Python使用pickle模块报错EOFError Ran out of input的解决方法 主要介绍了Python使用pickle模块报错EOFError Ran out of input的解决方法,涉及Python异常捕获操作处理相关使用技巧,需要的朋友可以参考下 立即下载

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