pythorch在训练的时候遇到卡顿的现象

最新推荐文章于 2025-06-03 14:58:58 发布
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分类专栏： IDE
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qinglv1/article/details/88313814
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，可能会遇到在特定epoch下程序无响应的问题。本文介绍了解决这一问题的方法，即通过将NUM_WORKERS参数设置为0来禁用多进程数据加载，从而确保训练过程的顺利进行。

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

【Pytorch】当num_workers ＞ 0时，程序卡住
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PyTorch使用总览
AI之路
01-31 8201
深度学习框架训练模型时的代码主要包含数据读取、网络构建和其他设置三方面，基本上掌握这三方面就可以较为灵活地使用框架训练模型。PyTorch是Facebook的官方深度学习框架之一，到现在开源1年时间，势头非常猛，相信使用过的人都会被其轻便和快速等特点深深吸引，因此这篇博客从整体上介绍如何使用PyTorch。 PyTorch的官方github地址：https://github.com/pytorc
PyTorch 训练时中遇到的卡住停住等问题
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pytorch dataloader num_workers参数设置导致训练阻塞
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我亦是行人
10-26 5095
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讲解pytorch dataloader num_workers参数设置导致训练阻塞
牛肉胡辣汤
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在PyTorch中，参数用于指定在数据加载过程中使用的工作线程数。增加的值可能会导致训练阻塞的问题，原因可能是CPU资源不足、内存资源不足或数据加载和处理速度不一致。为了解决这个问题，我们可以尝试降低的值，增加计算资源，优化数据加载和处理过程，或者调整其他相关参数。通过合理调整这些参数，我们可以更好地平衡计算资源和数据处理效率，从而避免训练阻塞的现象。希望本文能够帮助你理解并解决通过调整参数导致的训练阻塞问题。当使用PyTorch进行图像分类训练时，我们可以通过示例代码演示如何设置。
iOS App使用GCD导致的卡顿现象及解决方法
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此外，良好的异常处理机制可以确保程序在遇到错误时能够稳定运行，避免数据丢失或程序崩溃。 项目文件列表中的StrangeCSharpTricks.sln表明这可能是一个解决方案文件，包含了整个项目的结构信息。...
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在日常使用中，我们时常会遇到鼠标指针移动不顺畅、出现迟滞的现象，这就是通常所说的鼠标卡顿现象。要深入分析鼠标卡顿的原因，不仅要考虑硬件问题，还需综合考虑软件和系统状况，甚至是用户的操作习惯。 首先，...
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问题：使用pycharm时常出现the IDE is running low on memory 的问题表示pycharm这款IDE使用内存不足需要在系统内存充足的情况下扩充IDE memory方法：1、设置显示内存使用情况File ???? Settings???? Appearance???? Windows Options????show memmory indicator???? Apply右下角会出现左边...
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pytorch入门（一）简介pytorch什么是pytorchTensorFlow和PyTorchKeras书中惯例补充材料第一章-Getting Started with PyTorch硬件GPUCPURAMStorageDeep Learning in Cloud谷歌亚马逊配置环境打开jupyterTensor张量运算Tensor Broadcasting 在读《Programing PyTorch for Deep Learning》提取码：pypt时做的一些笔记。 什么是pytorch pytorc
pytorch 训练时候不动了
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因为用的线程太多， 打开文件太多了导致的，如下步骤 1 num_workers变小有助于解决这个问题 train_loader = DataLoader( dataset=train_set, batch_size=args.batchsize, shuffle=True, num_workers=4, pin_memory=True, ) 2.提高linux limit 参考https://le.
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