mmDetection中num_worker和Dataloader的错误的解决办法

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文章标签： pytorch 深度学习
于 2024-06-21 20:56:10 首次发布
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第十章 MMDetection3D解析系列一_数据集(dataset)(车道线感知)
专注于人工智能学习，总结
10-12 463
近期参与到了手写AI的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合手写AI进行系统的学习。数据集与数据加载器是MMEngine中训练流程的必要组件，它们的概念来源于 PyTorch数据集，并且在含义上与 PyTorch 保持一致。
成功解决BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
优快云 精品推荐
08-24 2138
我出现这个问题是由于多线程加载数据导致，在某些操作系统或环境中（尤其是Windows），多进程支持可能没有很好地实现，这也可能导致问题。使用PyTorch创建一个DataLoader迭代器，进行模型训练时出现如下问题。，利用4个线程去加载数据，这种策略目前是在。
Mac使用DataLoader(dataset=voc_train, batch_size=64, shuffle=False, num_workers =4) 出错
weixin_48262500的博客
10-27 904
Warning: Cannot set number of intraop threads after parallel work has started or after set_num_threads call when using native parallel backend (function set_num_threads) 参考链接：https://www.baidu.com/link?url=_5ApAU8v_mxyXNtb8UZWg6NXlvXEkGe0d0YeuFOSzaSWBQ4ty
训练神经网络太慢 DataLoader设置num_workers=4报错 RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process
fightingfighting的博客
07-04 1万+
在服务器上跑网络感觉很慢，尤其是几块显卡都有人在跑的时候，尝试在train_loader=DataLoader(train_data,batch_size=trainargs.batch_size,shuffle=True,num_workers=4) 设置num_workers=4,发现报错RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process。 于是网上搜答案，但却没找到能成功解决的。于是放弃，就让它这么慢吧。直到有一天，心有不..
Pytorch num_workers＞1, dataloader 错误 “DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal” 解决方法
u012245588的博客
06-15 2008
pytorch多进程读数据时会遇到double free or corruption (!prev)错误，本文提供了一种可能的解决方法。
DataLoader的num_workers设置引起卡死/堵塞/报错，第一个epoch前几个iteration就卡住了，没有报错，内存不释放，GPU利用率为0
qq_42712462的博客
05-12 2079
“我的情况好像很特殊。系统是centos7，pytorch版本是1.8.0，我刚把这些软件装上时，运行了一下自己的训练代码，可以运行，没有问题。但是过了几天之后，再重新跑，就不行了，卡在了for i, data in enumerate(dataset, start=epoch_iter): print(i)，就卡在那里不动了，必须用kill命令来杀。我的代码中根本没有用到opencv，而且网上说的什么共享内存不足之类的，我查了下，根本不存在，我的共享内存才利用很小一部分。把num_workers设为0倒是
【PyTorch】DataLoader 由于 num_workers 引起的死锁
Esperanto.的博客
08-03 1904
num_workers 引起的死锁
MMdetection旧版本框架解读——训练流程
m0_51870122的博客
08-26 488
cfg.data.train也是"ConfigDict"类别，如下图，可以看到这个里面的内容其实就是config文件里面train里面的一些参数build_from_cfg方法如下，基本上所有的模型、数据等配置都要通过这个方法将配置参数转化为对应的类去使用。
关于pytorch在训练模型时常见错误
MyHeartWillGoOn
04-02 2179
文章目录关于pytorch在训练模型时常见错误问题1问题2问题3问题4 np转int问题5 关于pytorch在训练模型时常见错误 问题1 【Pytorch】Expected hidden[0] size (2, 32, 256), got [2, 14, 256] 错误原因： 训练数据不能被批量大小整除造成的。 改正方法： 修改batchsize，让数据集大小能整除batchsize 如果使用Dataloader，设置一个参数drop_last=True，会自动舍弃最后不足batchsize的bat
mmdet3d读入waymo dataset：from file to input tensor
ZLTJohn的博客
06-03 753
之前已经处理出了kitti format的waymo dataset文件，但距离模型真正处理数据还有很长一段路。虽然在runner的train里，data的获取很简单，就是一个enumerate(dataloader)，但事实上数据要从file system读入到内存，经过pipeline类的格式处理、数据增强，进入gpu，然后才能给已经load进gpu的model进行训练。 在这个过程中有几个很关键的类在起作用，有dataset类，sampler类，dataloader类。......
pytorch数据加载num_worker设置报错Broken pipe
weixin_53731572的博客
07-17 369
pytorch设置dataloader时有一个重要的参数'num_worker',这个参数设置为0时一切正常，但是速度慢。当设置不为0时就会出现'RuntimeError: : [Errno 32] Broken pipe'报错。这个问题困扰了我好久，有时候设置不为0也不出错，有时候有出错。结果今天终于发现问题了。
关于pytorch中Dataloader使用参数num_workers报错的原因
bug永流传
12-16 4419
未将主运行程序放在if __name__ == '__main__':之下导致调用出错 而dataloader本质上是使用多进程来进行程序的加速，而python在调用多进程程序时如果不将主程序加入if __name__ == '__main__':下，子线程就会无限调用多线程程序，导致最后程序崩溃，因此要加入if __name__ == '__main__':进行声明。 ...
DataLoader设置num_works时程序崩溃问题
weixin_43866860的博客
06-21 2763
Docker容器中使用Pytorch训练时，当 DataLoader设置num_works>0时，训练程序崩溃，提示： ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This might be caused by insufficient shared memory (shm) 解决办法如下： 在开启容器时使用如下命令 --shm-si...
pytorch中Dataloader()中的num_workers设置问题
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Elvirangel的博客
09-20 1万+
pytorch中Dataloader()中的num_workers设置问题： 如果num_workers的值大于0，要在运行的部分放进__main__()函数里，才不会有错： import numpy as np import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional import matplot...
代码复现|DataLoader类num_workers参数引发的进程问题
cash_cp的博客
05-10 519
解决torch.utils.data.dataloader.DataLoader类，num_workers参数引发的进程问题
windows下pytorch的dataloader多进程（num_workers）问题，为何num_workers的值只能为0？
qq_64431512的博客
03-05 3829
windows下pytorch的dataloader多进程（num_workers）问题，为何只能为0？ RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not using fork to
调用DataLoader时采用num_workers＞0导致数据加载出现阻塞问题的解决方法
qq_43160985的博客
11-11 5320
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..
Pytorch Dataloder之num_workers(上篇：单进程加载器)
gy77
04-23 1576
3.2 先看_SingleProcessDataLoaderIter，单进程迭代器相比多进程迭代器整体逻辑会简单些，本文先讲单进程迭代器，后续会出一篇单独讲多进程迭代器。1. 在从dataloader中取数据时，先调用dataloader的__iter__方法，__iter__方法中，则会优先调用self._get_iterator()方法，返回一个迭代器的实例化对象。num_workers=1时，表示采用多进程方法加载数据，但是只有一个子进程，使用该子进程加载数据。
pytorch中dataloader的num_workers参数
qq_40990057的博客
07-09 1万+
结论速递 在Windows系统中，num_workers参数建议设为0，在Linux系统则不需担心。 1 问题描述 在之前的任务超大图上的节点表征学习中，使用PyG库用于数据加载的DataLoader，ClusterLoader等类时，会涉及到参数num_workers。在不同系统环境试验该参数的设定值时，会出现不同的结果 colab（Linux），设为12 有warning message，提示num_workers参数设置不合理，不影响继续运行 /usr/local/lib/python3.7/di
在latex中为什么用了tblr后不显示标题
最新发布
09-13
在LaTeX中，使用`tblr`环境（通常来自`tabularray`包）创建表格时，如果标题不显示，可能是以下几个原因之一[^1]： 1. **缺少\caption命令**：确保你在`\begin{tblr}`之前有`\caption{Your Table Title}`来指定表格标题。 2. **位置错误**：`\caption`可能应在`tabular`环境之前，但`tblr`允许它放在`begin`语句之后。尝试调整位置看看是否有效。 3. **字体大小或样式**：有时可能需要在`\caption`后面添加`{\normalsize}`或其他字体大小设置以适应`tblr`环境。 4. **包加载顺序**：确认你已经正确地加载了`tabularray`包，并且是在定义表格环境之前。 5. **兼容性问题**：如果你使用的`tabularray`版本与你的文档模板或其他包存在冲突，可能会导致标题缺失。尝试更新到最新版本或查阅相关论坛的解决方案。 要修复这个问题，可以尝试以下代码示例： ```latex \usepackage{tabularray} ... \begin{tblr}{...} % 根据需要填写列定义 \caption{Results for a.}\label{tab:tabel} % 记得放在这里 ... % 表格内容 \end{tblr} ``` 如果问题依然存在，建议查看[这个StackExchange的回答][^2]，那里可能有更详细的解决策略。
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