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这一条bug的出现来源于CV的数据处理阶段,同一batch内图像或标签的shape不一致,导致dataloader阶段会出现报错推荐解决方法:通过复写dataloader终端 collate_fn参数对输入的数据进行调整,使之能具有相同的shape,collate_fn的作用是将输入的数据通过特定的连接整合方法使其成为batch的格式,重写collate_fn相当于对batch的数据格式进行自定义def collate_fn(self,data): imgs_list,boxes_list

本文仅就我在程序debug过程中遇到的数据加载阻塞问题寻找解决方法，不涉及原理性探究，文章内容源于网络搜索，仅作为工作记录，希望能对读者的debug有所帮助。问题描述测试程序时发现，当DataLoader函数中加载数据时线程数设定大于0时，程序会卡住，但当设定线程数为1（num_workers=0即将用主进程加载数据）时，程序能正常运行，但由于仅单线程的加载致使神经网络在训练时会花将近一半的时间在数据加载上。解决方法若运行环境为windows，可参看https://blog.csdn..

本文仅翻译原论文Sequential Minimal Optimization:A Fast Algorithm for Training Support Vector Machines中的2.2节Heuristics for Choosing Which Multipliers To Optimize部分。由于本人英语水平有限因而

MNIST是机器学习领域十分经典的一个手写数字数据集，共60000张训练图像，10000张测试图像，图像大小为28*28.MNIST百度网盘下载地址：https://pan.baidu.com/s/1k1Ji6amaUhDG6jfdcl_kNg 提取码：nykv将下载下来的压缩包解压后放到源代码所在的文件夹下即可。如运行缺少相关python库，可往https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载SVM分类MNIST的源代码如下：from sk.