Watchdog caught collective operation timeout: WorkNCCL...

最近在使用pytorch框架的分布式多卡跑深度学习模型时,遇到了该问题,并且出错位置随机,无任何明确错误提示:

此前,也遇到过类似的问题,排查原因在于使用coco数据集做检测时,coco的训练集和验证集均存在有些数据没有label(即没有检测框的数据),损失计算有问题,从而导致了多卡训练在进行信息通信时卡死现象。本次初步排查出错位置在于:loss.backward(), 即梯度回传出错。

为了解决该问题,仍然排查数据问题,将coco没有标签的数据剔除,然而问题并没有解决。进一步排查发现,读取数据时是有标签的,经过了transform之后,边界框消失了!

所以问题在于transform中的随机裁剪操作,有可能将当前图片的所有label均裁剪在之外。进一步解决:重新多次transform,直到该数据的transform之后保持有label,问题解决。

总结:核心原因是数据corrupted/incomplete,解决数据问题,即可解决该问题。

<think>好的,我现在需要解释用户提供的这段代码:`class machine.WDT(id=0, timeout=5000)`。首先,我得确定这段代码的上下文环境,因为不同的硬件平台或框架可能会有不同的实现。看起来像是用在嵌入式系统或者微控制器上的,比如MicroPython,尤其是在ESP32或类似的开发板上,因为MicroPython中确实有`machine`模块包含看门狗定时器(WDT)的功能。 首先,用户可能不太熟悉看门狗定时器的概念,所以我需要先简单介绍一下看门狗定时器的作用。看门狗的主要功能是在系统出现故障时自动重启,防止程序长时间卡死。如果程序正常运行,应该定期“喂狗”(重置计时器),否则看门狗超时会触发系统重启。 接下来,我需要解析代码中的各个部分。`class machine.WDT`表明这是一个类,属于`machine`模块。构造函数参数是`id=0`和`timeout=5000`。这里的`id`可能用于选择不同的硬件看门狗实例,比如在某些微控制器上有多个看门狗的情况,但大多数情况下只有一个,所以默认是0。`timeout`是超时时间,单位通常是毫秒,所以5000即5秒。 然后,我需要考虑用户可能的问题。比如,如何实例化这个类?如何喂狗?是否有其他方法或注意事项?例如,在MicroPython中,创建WDT对象后,必须定期调用`wdt.feed()`来重置计时器,否则系统会重启。同时,超时时间可能在创建时设置,之后无法更改,这取决于具体实现。 另外,需要注意不同的硬件平台可能对看门狗的支持不同,有些可能不支持更改超时时间,或者在特定模式下才能使用。比如,某些系统的看门狗一旦启动就不能停止,除非硬件复位。因此,用户需要参考具体文档,但这里给出的代码格式符合常见的MicroPython实现。 最后,我应该组织这些信息,以清晰的结构呈现给用户,包括用途、参数解释、使用示例和注意事项。确保用户理解如何正确使用这个类,以及可能遇到的常见问题,比如忘记喂狗导致系统重启,或者超时时间设置不合理等。</think>让我们逐步解析 `class machine.WDT(id=0, timeout=5000)` 这段代码的作用和用法: --- ### 1. **代码用途** 这是用于创建 **硬件看门狗定时器(WatchDog Timer, WDT)** 的类定义,属于嵌入式开发中常见的系统保护机制。看门狗的作用是监控程序运行状态,若程序卡死或崩溃,看门狗会强制重启系统。 --- ### 2. **参数解析** - **`id=0`** 指定看门狗定时器的硬件编号。在支持多个看门狗的微控制器(如某些 ESP32 型号)中,可通过 `id` 选择不同实例。默认 `0` 表示使用第一个看门狗。 - **`timeout=5000`** 设置看门狗超时时间(单位:毫秒)。默认 `5000ms`(即 5 秒)。若超时前未“喂狗”,系统会重启。 --- ### 3. **核心方法** - **`feed()`** 需周期性调用此方法重置计时器(“喂狗”),告知看门狗程序仍在正常运行。 **示例**: ```python wdt = machine.WDT(timeout=8000) # 创建看门狗,超时 8 秒 while True: do_work() wdt.feed() # 每次循环喂狗 ``` --- ### 4. **注意事项** 1. **硬件依赖** 看门狗功能需硬件支持,不同微控制器(如 ESP32、STM32)的行为可能不同。 2. **超时范围** 部分平台对 `timeout` 有最小/最大值限制(如 ESP32 最短约 1 秒)。 3. **不可中断性** 看门狗一旦启动,通常无法通过软件停止,只能通过硬件复位或超时重启。 --- ### 5. **典型应用场景** - 防止程序因意外死循环、阻塞或崩溃导致系统无响应。 - 在关键任务(如传感器数据采集)中确保代码健壮性。 --- ### 6. **MicroPython 示例** ```python import machine # 初始化看门狗,设置超时 10 秒 wdt = machine.WDT(timeout=10000) def main_loop(): while True: # 执行主要任务... read_sensors() send_data() # 每次循环后喂狗 wdt.feed() try: main_loop() except Exception as e: # 若发生异常,未及时喂狗将触发重启 print("Error:", e) ``` --- ### 7. **常见问题** - **忘记调用 `feed()`** → 系统反复重启。 - **超时设置过短** → 任务未完成即触发重启。 - **平台兼容性** → 需查阅具体开发板文档确认参数限制。 通过合理使用看门狗,可显著提高嵌入式系统的可靠性。
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