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RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process 0.

时间: 2024-04-24 14:24:29 浏览: 598
引用\[1\]中提到了在服务器上跑网络时感觉很慢,尤其是在多块显卡同时运行时,尝试设置num_workers=4时出现了RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process的错误。这个错误通常是由于在多进程环境下使用了CUDA导致的。引用\[2\]中提到了另外一个报错信息RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess。这个错误提示表明在子进程中重新初始化CUDA会导致问题。根据这两个报错信息,可以推测出问题可能是由于在多进程环境下使用了CUDA并且尝试重新初始化CUDA导致的。 解决这个问题的方法是在创建DataLoader时将参数pin_memory设置为True,并且在创建DataLoader之前调用torch.cuda.set_device函数将当前设备设置为所需的GPU设备。这样可以确保在多进程环境下正确使用CUDA。另外,还可以尝试将num_workers设置为0,这样可以避免使用多进程,但可能会影响数据加载的速度。 总结起来,解决RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process的方法是: 1. 在创建DataLoader时将参数pin_memory设置为True。 2. 在创建DataLoader之前调用torch.cuda.set_device函数将当前设备设置为所需的GPU设备。 3. 将num_workers设置为0,以避免使用多进程。 希望这些方法能够帮助您解决问题。\[1\]\[2\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [DataLoader设置num_workers=4报错 RuntimeError: Caught RuntimeError in DataLoader worker process](https://blog.csdn.net/qq_41381865/article/details/118459068)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [RuntimeError: applying transform <monai.transforms.croppad.dictionary.RandCropByPosNegLabeld object](https://blog.csdn.net/weixin_40198079/article/details/125423213)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Traceback (most recent call last): File "D:\PythonProject\test.py", line 184, in <module> train_model() File "D:\PythonProject\test.py", line 113, in train_model for images, labels in train_loader: ^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 630, in __next__ data = self._next_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1344, in _next_data return self._process_data(data) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1370, in _process_data data.reraise() File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\_utils.py", line 706, in reraise raise exception TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\worker.py", line 309, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) # type: ignore[possibly-undefined] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 52, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ~~~~~~~~~~~~^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torchvision\datasets\mnist.py", line 146, in __getitem__ img = self.transform(img) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\PythonProject\test.py", line 30, in __call__ return self.transform(x) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torchvision\transforms\transforms.py", line 95, in __call__ img = t(img) ^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1553, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Anaconda\envs\ruyi\Lib\site-packages\

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那如果我加上turbulenceProperties,是不是这么写FoamFile { version 2.0; format ascii; class dictionary; object turbulenceProperties; } // * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * // simulationType laminar;

<think>好的,用户现在的问题是询问如果在cavity算例中添加turbulenceProperties文件,是否可以按照他提供的格式编写,特别是simulationType设置为laminar的情况。我需要确认这种写法是否正确,并解释相关细节。 首先,用户提供的FoamFile部分是标准的OpenFOAM字典文件头,版本、格式、类和对象名都是正确的。然后,simulationType设置为laminar,这在层流模拟中是正确的配置。需要说明这样写是可行的,并且可能补充一些注意事项,比如是否必要,或者是否有其他参数需要考虑。 接下来,用户可能想知道这样做的影响,比如是否会影响求解器的行