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🍭🍭背景
❓❓问题
🙋🙋解决方案
1.cpu线程数降低
2.数据增广
至此问题就解决了😎😎
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🍭🍭背景
跑PyTorch 的深度学习的代码，之前跑没有问题，换了一台服务器，遇到这个bug报错：RuntimeError: can't start new thread，原因是测试的时候线程开得太多了，导致软件开始，不再能够被处理，卡死。
❓❓问题
详细报错信息[ERROR:0] global /tmp/pip req build cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 160: Can't spawn new thread: res = 11循环很多次，如下所示：
[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 158: Can't spawn new thread: res = 11
[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 120: Can't spawn new thread: res = 11
[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 152: Can't spawn new thread: res = 11
[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 159: Can't spawn new thread: res = 11
[ERROR:0] global /tmp/pip-req-build-cg56sov1/opencv/modules/core/src/parallel_impl.cpp (24
0) WorkerThread 160: Can't spawn new thread: res = 11
...
RuntimeError: can't start new thread🙋🙋解决方案
1.cpu线程数降低
可以尝试将num_work调小，即调小mmseg工程里的config文件中workers_per_gpu参数。
代码如下：
data = dict(
samples_per_gpu=4, #batch_size
workers_per_gpu=1, #num_work
train=dict(...)
)2.数据增广
albumentations库中所使用的基于opencv的各种数据变换占用了太多的cpu，因此需要调小opencv的线程数目，在训练最开始的时候加入以下两行。
代码如下：
import cv2
cv2.setNumThreads(1) # 0也可以
至此问题就解决了😎😎
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