RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜torch_16716_3565374679＞, error code: ＜1455＞

最新推荐文章于 2024-10-07 19:46:40 发布
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分类专栏： 笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010440456/article/details/119187943
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当在训练深度学习模型时遇到'RuntimeError: Couldn't open shared file mapping'错误，可能是因为显卡过旧或资源不足。解决方案包括将DataLoader的num_workers设为0，避免多线程处理，或改用CPU共享张量。本文探讨这两种方法的有效性。

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

训练时报错

RuntimeError: Couldn't open shared file mapping: <torch_16716_3565374679>, error code: <1455>

这可能是因为您的显卡太旧或者计算压力对于您的显卡来说太重了。

就像在 CUDA 张量上进行多线程处理一样无法成功，有两种方法可供选择：

1. 不要使用多线程处理。将 DataLoader 的 num_worker 设置为零。

2. 改为 CPU 共享张量。确保您的自定义 DataSet 数据集返回CPU张量。

 方法1有效

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
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06-16 1665
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训练时发生的错误：Couldn‘t open shared file mapping: ＜000001910A228862＞, error code: ＜1455＞
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今天在运行TTSR时第14个epoch时发生了以下错误： 看到一篇博客有写： https://blog.youkuaiyun.com/qq_35037684/article/details/110064759 此时的显卡为gtx titan x,可能确实有些老，下一步考虑一下新的显卡：1080ti/2080ti/3090 ...
yolo RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜000001831853FD62＞, error code: ＜1455＞
qq_46218396的博客
09-02 1258
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010440456/article/details/119187943。1. 不要使用多线程处理。将 DataLoader 的 num_worker 设置为零。2. 改为 CPU 共享张量。确保您的自定义 DataSet 数据集返回CPU张量。这可能是因为您的显卡太旧或者计算压力对于您的显卡来说太重了。在命令行后面添加worker=0。
RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜torch_37828_3291601387＞, error code: ＜1455＞
qq_35037684的博客
11-24 9136
报错： RuntimeError: Couldn't open shared file mapping: <torch_37828_3291601387>, error code: <1455> 用方法1可以解决问题。
Pytorch训练过程中出现RuntimeError: falseINTERNAL ASSERT FAILED... Couldn‘t open shared file mapping...
weixin_42691563的博客
10-31 8729
RuntimeError: falseINTERNAL ASSERT FAILED at "..\\aten\\src\\ATen\\MapAllocator.cpp":135, please report a bug to PyTorch. Couldn't open shared file mapping: , error code:
RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜000001F8A2E140D2＞, error code: ＜1455＞
最新发布
qq_52806062的博客
10-07 298
不要使用多线程，将DataLoader的num_worker设置为0，解决。
yolov5报错:RuntimeError: Couldn‘t open shared file mapping: ＜0000026CD54E0832＞, error code: ＜1455＞ Ima
lbr15660656263的博客
06-04 395
调低batch_size、epoch，将num_workers改成0，balabala。然后一个epoch都没开始跑就开始报这个错，百度了一下是显卡的问题。
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05-04
这个错误通常是由于 PyTorch 运行时库无法访问共享内存而导致的。可能的原因是操作系统或者防火墙限制了共享内存的访问权限。您可以尝试以下解决方法： 1. 确保您的操作系统已经安装并配置了 CUDA 驱动程序和 cuDNN 库。您可以在 NVIDIA 官网下载并安装最新版本的 CUDA 和 cuDNN。 2. 确保您的 PyTorch 版本与 CUDA 和 cuDNN 版本兼容。您可以在 PyTorch 官网查看 PyTorch 的版本兼容性矩阵。 3. 检查您的防火墙配置，确保共享内存的访问权限没有被限制。 4. 如果您使用的是 Docker 容器，请确保您已经正确配置了容器内的共享内存权限。 5. 可以尝试重启电脑或者重新安装 PyTorch。 如果以上解决方法都无法解决问题，建议您在 PyTorch 官方论坛或者 GitHub 上提出具体问题寻求帮助。
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