pytorch训练 EOFERROR； bad file descriptor；多进程问题；DataLoader worker exited unexpectedly； num_worker ＞ 0问

原创 已于 2023-07-25 10:54:03 修改 · 692 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#pytorch #人工智能 #python

于 2023-06-29 20:50:10 首次发布
文章提供了三种解决PyTorch训练时遇到的OSError:[Errno9]Badfiledescriptor错误的方法。方法一是导入torch.multiprocessing并设置分享策略为file_system；方法二是将训练函数train放入主程序if__name__==__main__:中；方法三是将dataloader的num_workers设为0，尽管这会降低训练效率。
Bad file descriptor问题解决方法
带你成为别人眼中的大佬！
08-18 7147
综上所述，我们可以在文件操作之前添加必要的检查和处理逻辑以避免"Bad file descriptor"错误的发生。在上述示例中，我们提供了一些简单的解决方法，但具体的实现方式可能因编程语言和具体需求而有所不同。当我们尝试打开、读取或写入文件时，如果文件描述符无效或已关闭，就会触发"Bad file descriptor"错误。在使用文件对象进行读写操作之前，我们需要确保文件描述符没有被关闭。首先，我们需要确保文件成功打开并返回有效的文件描述符。函数打开文件，并检查返回值是否为有效的文件对象。
pytorch DDP训练遇到EOF问题
qq_31740055的博客
12-04 1738
pytorch DDP训练遇到EOF问题 最近在使用pytorch的DDP(分布式数据并行)训练网络时，使用tensorboard记录损失和精度变化曲线，在训练完毕后一直会弹出以下错误，程序无法正常结束。 Unhandled exception in thread started by <bound method Thread._bootstrap of <Thread(Thread-1, started daemon 140268195714816)>> Traceback (mo
pytorch常见问题
weixin_38640670的博客
11-16 3077
1. pytorch 的 dataloader 在读取数据时,设置了较大的 batchsize 和 num_workers. 然后训练一段时间报错: RuntimeError: Too many open files. Communication with the workers is no longer possible. Please increase the limit using ulimit -n in the shell or change the sharing strategy by c
【DeepSeek问答记录】请结合实例，讲解一下pytorch的DataLoader的使用方法
溯源的专栏
05-12 600
PyTorch的DataLoader是处理批量数据、并行加载和自动打乱的核心工具。本文通过实例详细讲解了DataLoader的基础使用流程，包括自定义数据集类、创建DataLoader实例以及遍历数据。结合实际场景，展示了如何在图像分类任务中使用DataLoader加载CIFAR10数据集，并进行训练循环。文章还深入解析了关键参数如batch_size、shuffle、num_workers等，并提供了处理非对齐数据的自定义collate_fn方法。此外，还介绍了性能优化技巧，如预加载数据、多进程优化和混合
pytorch 训练时raise EOFError EOFError
flysnownet的博客
10-15 2459
训练到一半时获取验证数据报错。
《动手学深度学习》报错 解决方案RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) ...) exited unexpectedly
热门推荐
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。
精选资源
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,...
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 8548, 6916) exited unexpectedly
VegetableofDog的博客
05-12 9590
深度学习，Lenet函数的实现，神经网络，
DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly “nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index“
weixin_64546620的博客
07-30 1849
DataLoader worker (pid(s) 13424) exited unexpectedly "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int' invalid literal for int() with base 10: 'Test\\94' 三个问题的解决
精选资源
解决pytorch DataLoader num_workers出现的问题
01-20
最近在学pytorch,在使用数据分批训练时在导入数据是使用了 DataLoader 在参数 num_workers的设置上使程序出现运行没有任何响应的结果 ，看看代码 import torch #导入模块 import torch.utils.data as Data BATCH_...
【Bug】Pytorch RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 15904) exited unexpectedly
集电极
08-05 1667
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。
PyTorch DataLoader 多进程调用OpenCV光流时遇到EOFerror和非法内存访问
zMGAM的博客
06-02 645
对光流操作伪代码的context、PID、ID等进行观察，发现光流操作保持在同一个PID进程中操作，同一时刻存在多个image_series的id，在不同代码位置运行着，与多线程的特征非常相似。或者是光流调用不当，导致opencv报c++的错误，但opencv的报错设计不是很好，有时候是调用不当的问题，但也会显示memory error之类的代码。考虑到40系的光流加速器是新引入的，有点内存管理问题也就不足为奇了。作者此处通过对比消融已经确定光流输入的参数均为合法，故怀疑是更加底层的问题导致的。
成功解决：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) XXX) exited unexpectedly
AI从入门到实践的博客
09-29 2010
跑着跑着出现Bug:RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) x’x’x’x) exited unexpectedly。
Pytorch出现 raise NotImplementedError
ningbo2016的博客
02-16 1135
用pytorch跑网络的时候，一开始就出现这个问题 发现是forward函数 出了问题，没检测到forward函数
[Errno 9] bad filesname description
absxyz19931021的博客
02-19 567
[Errno 9] bad filesname description：在Ubuntu下进行pytorch深度学习的训练，发现有时候网络会随机终止，报错[Errno 9] bad filesname description
出现DataLoader worker (pid(s) 22372, 5076, 21860, 9012) exited unexpectedly解决方法分享
weixin_45920120的博客
10-21 477
DataLoader worker (pid(s) 22372, 5076, 21860, 9012) exited unexpectedly解决方法
在训练数据的时候出现 too manyfiles
qq_44778895的博客
06-27 490
这个错误通常表示系统同时打开了太多的文件，超过了操作系统的限制。这可能是因为在进行数据训练时打开了大量的文件，导致操作系统无法处理。
Pytorch翻车记录：单卡改多卡踩坑记！
夕小瑶科技说
01-14 8762
文| 哟林小平@知乎先说明一下背景，目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com由于每次...
GFnet代码阅读笔记
黑鹿的博客
10-14 2085
github:论文:本文记录了在阅读GFNet源码时的一些笔记 包括train.py utils.py configs.py network.py。
Dataloader worker exited unexpectedly
最新发布
08-06
<think>我们正在解决PyTorch DataLoader报错"DataLoader worker exited unexpectedly"的问题。根据引用内容，这个问题通常与多线程设置（num_workers参数）有关，尤其是在Windows系统上。下面将结合引用内容提供解决方案。 ### 问题原因 - 当在PyTorch的`DataLoader`中设置`num_workers>0`（使用多进程加载数据）时，可能会因为多进程之间的冲突或资源问题导致工作进程意外退出。 - 在Windows系统上，由于多进程实现方式与Linux不同，这个问题更为常见。 - 可能的原因包括：多进程死锁、文件描述符问题、共享内存问题等。 ### 解决方案 #### 方法1：将`num_workers`设置为0（推荐） 这是最简单直接的解决方法，尤其是在Windows系统上。将`num_workers`设置为0意味着使用主进程加载数据，避免了多进程问题。虽然这可能会降低数据加载速度，但可以保证程序正常运行。 ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0 # 关键设置 ) ``` 根据引用[2][3][4]，这是最常见的解决方案。 #### 方法2：减少`num_workers`的数量 如果问题不是由多进程本身引起，而是由于资源竞争，可以尝试减少工作进程数量（例如从4减少到2或1）。 ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=1 # 尝试使用少量工作进程 ) ``` #### 方法3：设置共享策略（针对特定错误） 如果遇到类似`EOFError`或`bad file descriptor`的错误，可以尝试在代码开头设置共享策略（引用[5]）： ```python import torch.multiprocessing torch.multiprocessing.set_sharing_strategy(&#39;file_system&#39;) ``` 这可以解决一些与共享内存相关的多进程问题。 #### 方法4：检查数据加载代码 确保自定义数据集（`Dataset`类）的实现中没有错误。例如，在`__getitem__`方法中确保没有引发异常，并且返回的数据类型正确。 #### 方法5：更新PyTorch版本 某些版本的PyTorch可能存在已知的多进程问题，更新到最新版本可能解决该问题。 ### 总结 1. **首选方案**：将`num_workers`设置为0，特别是当你在Windows上运行时[^2][^3][^4]。 2. **替代方案**：如果希望在Linux/macOS上使用多进程，尝试减少工作进程数量或设置共享策略[^5]。 3. **深入排查**：检查自定义数据集代码，确保没有潜在错误。 --- ### 相关问题 1. PyTorch中`DataLoader`的`num_workers`参数有什么作用？ 2. 在Windows系统上使用PyTorch有哪些注意事项？ 3. 如何优化PyTorch的数据加载速度？ 4. PyTorch多进程数据加载常见问题有哪些？ 5. 如何自定义PyTorch数据集（Dataset）？</think>### PyTorch DataLoader "worker exited unexpectedly" 解决方法 这个问题通常发生在使用多进程数据加载时（`num_workers > 0`），特别是在Windows系统上。以下是完整的解决方案： #### 1. **最直接的解决方法：禁用多进程加载** ```python train_loader = torch.utils.data.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=0 # 关键设置 ) ``` **原理**：`num_workers=0` 表示在主进程加载数据，避免多进程问题[^3][^4]。 **缺点**：数据加载速度会变慢，但对小规模数据集影响不大。 #### 2. **Windows系统专用解决方案** ```python import torch.multiprocessing torch.multiprocessing.set_sharing_strategy(&#39;file_system&#39;) # 添加在DataLoader之前 train_loader = DataLoader(..., num_workers=4) # 可保持多进程 ``` 此方法通过修改共享策略解决Windows特有的多进程问题[^5]。 #### 3. **逐步排查法** 1. **检查数据集代码** 确保自定义数据集的`__getitem__`方法没有异常： ```python def __getitem__(self, index): try: # 数据加载逻辑 return data, label except Exception as e: print(f"Error at index {index}: {str(e)}") raise ``` 2. **减少工作进程数量** ```python num_workers=1 # 逐步增加测试 (1→2→4) ``` 3. **检查文件路径权限** 确保数据集文件没有被其他进程锁定（特别是Windows系统）。 4. **更新PyTorch版本** 使用命令更新： ```bash pip install --upgrade torch torchvision ``` #### 4. **高级解决方案（Linux/macOS）** ```python import resource rlimit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE) resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (4096, rlimit[1])) ``` 此方法解除文件描述符限制，解决`Too many open files`类问题[^5]。 ### 根本原因分析 | 原因类型 | 发生场景 | 解决方案 | |---------|---------|---------| | **多进程冲突** | Windows系统 + num_workers>0 | 方法1或2 | | **文件描述符泄漏** | 大数据集+多进程 | 方法4 | | **自定义数据集BUG** | 特定索引数据出错 | 方法3.1 | | **PyTorch版本BUG** | 特定版本 | 方法3.4 | > **建议流程**：先尝试方法1（最简单），无效则用方法2，最后用方法3逐步排查。训练完成后可尝试恢复多进程提升速度。 --- ### 相关问题 1. PyTorch中`DataLoader`的`num_workers`参数如何影响性能？ 2. Windows系统使用PyTorch有哪些特殊注意事项？ 3. 如何优化PyTorch数据加载速度？ 4. PyTorch自定义数据集开发常见错误有哪些？ 5. 如何诊断和修复多进程编程中的死锁问题？
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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