File "D:\anaconda\envs\Yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1435, in _shutdown_workers

这个错误通常是由于在Windows系统上使用多进程数据加载器时引起的。在Windows上，Python使用spawn而不是fork来启动新进程，因此需要特殊处理。解决此问题的一种方法是在创建DataLoader对象时将参数`multiprocessing_context`设置为`multiprocessing.get_context('spawn')`。例如：

import multiprocessing
from torch.utils.data import DataLoader

train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True, num_workers=4, multiprocessing_context=multiprocessing.get_context('spawn'))

相关问题

D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py

D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个文件路径，它位于torch库中的utils模块的data文件夹中。在这个文件中，定义了DataLoader类，该类用于加载数据集并生成批次数据进行训练。

根据你提供的引用内容，可以看出D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件在创建数据加载器时被使用。具体地说，在创建数据集和数据加载器之后，我们可以在D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py文件中找到用来控制进程数的参数num_workers。

此外，引用中的代码片段表明，如果在使用Windows操作系统时，需要在代码中加入freeze_support()函数。这个函数的作用是为了解决在Windows平台上使用多进程时可能遇到的问题。

综上所述，D:\Anaconda\envs\ZYLTEST\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py是一个在torch库中定义了DataLoader类的文件路径，它在创建数据加载器时使用num_workers参数控制进程数，并且在Windows平台上需要使用freeze_support()函数来解决多进程问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习GitHub复现常见错误之参数num_workers引发的错误：“BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe”](https://blog.csdn.net/qq_20373723/article/details/105326359)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

Transferred 354/362 items from weights/yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

根据你提供的错误信息，看起来是在加载数据集时出现了一个 `_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str` 的错误。这个错误通常是由于 Python 版本不兼容或者数据集文件损坏导致的。

你可以尝试以下解决方法：

1. 确保你的 Python 版本与项目要求的版本兼容。检查项目的文档或要求文件，查看所需的 Python 版本。

2. 如果你正在使用虚拟环境，请确保已经激活了正确的环境。你可以使用 `conda activate <env_name>`（对于 Anaconda）或者 `source <env_name>/bin/activate`（对于 venv）来激活环境。

3. 尝试重新下载或更新数据集文件。如果数据集文件损坏或不完整，会导致加载时出现错误。可以从可靠的来源重新下载数据集，并确保文件完整。

如果以上方法仍然无法解决问题，请提供更多的上下文信息，例如你使用的 Python 版本、项目的详细说明等，以便我能够更好地帮助你解决问题。