raise RuntimeError(‘DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly’.format(pids_str)) from e
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 46220) exited unexpectedly
其实吧,这个问题说难不难,说简单也简单。
出现这个Error很明显,就是CPU加载数据和GPU处理数据速度不匹配了,而且不是以往那种CPU利用率拉满,而GPU虽然占用率拉满,但实际利用率不高的情况。打个比方,以前是cpu加载数据要个20-30s,但gpu零点几秒就处理完成了,从而一直等待。这种情况只会让模型运行时间变长而已。
torch.utils.data.DataLoader(datasets[x], batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True)
现在则是两极反转,Dataloader的batchsize设置的比较大(64,128),而且还使用多个num_workers去多进程load数据,比如16-32个,甚至还把pin_memory设为True了。导致cpu加载数据快到飞起,反而GPU跟不上了,就会出现异常,然后杀死进程,出现如上结果。
解决方案
就是根据以上提的三点来呗
- batchsize减小
- num_workers设的小一点,比如2,甚至不设置(默认为1)
- pin_memory = False
以上3点使用一至两种一般就能解决,不行就都用。文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-741701.html
并且把数据加载,预/后处理这种IO任务让GPU去做, load checkpoint的时候 map_location也别设成cpu了,这么拉后腿,肯定可以成功。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-741701.html
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