windows下pytorch的dataloader多进程（num_workers）问题，为何num_workers的值只能为0？

问题背景介绍

本人是windows系统，在使用torch.utils.data.Dataloader加载torchvision中的数据集时，将其中的形参num_workers设置为了大于0的数，然后出现以下错误。

原因

在 Windows 系统下，num_workers 参数在使用 PyTorch 的 torch.utils.data.DataLoader 加载数据时通常只能设置为 0，不能设置为大于 0 的值。这是因为在 Windows 系统下，Python 的多进程 multiprocessing 模块的实现方式与 Unix/Linux 系统有所不同。

在 Unix/Linux 系统中，可以使用 fork() 系统调用来实现进程的复制，从而实现进程的快速启动和高效的数据加载。而在 Windows 系统中，由于没有 fork() 系统调用，Python 使用了不同的实现方式来实现多进程，即使用了 spawn 或 forkserver 方法。然而，这种实现方式在加载数据时会遇到一些问题，特别是涉及到使用了共享内存的数据加载器（例如 DataLoader 中的 num_workers > 0 参数），可能会导致程序出现错误或崩溃。

因此，在 Windows 系统下，为了避免由于使用多进程加载数据而导致的问题，通常建议将 num_workers 参数设置为 0，即不使用多进程加载数据。这虽然会降低数据加载的速度，但可以避免潜在的问题，保证程序的稳定性。

总结

如果你是windows系统的话，乖乖把num_workers的设置为0就行了。当num_workers为大于0的值时，不代表你的代码有误，只是Windows操作系统与pytorch多进程的实现不兼容而已。