RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 22996, 16316, 5428, 27872) exited unexpectedly

这个错误通常是由于 DataLoader 的 worker 进程异常退出导致的。其中的 pid(s) 列表表示异常退出的进程ID。

这个问题可能有多种原因，比如内存不足、数据集出现异常、数据集路径不正确等。

你可以尝试以下解决方法：

1. 重新启动程序，看看问题是否能够消失。

2. 尝试降低 batch_size 的大小，以减少内存占用。

3. 检查数据集是否存在异常，比如文件缺失、格式错误等。

4. 检查数据集路径是否正确，确保程序可以正确读取数据。

5. 尝试升级 PyTorch 的版本，可能会修复一些已知的 DataLoader 的 bug。

6. 如果以上解决方法都无效，你可以考虑将 num_workers 参数设置为 0，这样就不会使用 DataLoader 的 worker 进程，但会牺牲一部分数据读取的速度。

相关问题

raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 12568) exited unexpectedly

这个错误通常是由于 DataLoader 在使用多进程时，其中一个子进程异常退出导致的。有几种可能的原因：

1. 数据集中有缺失值或格式错误，导致某些进程无法读取数据；
2. 内存不足，导致某些进程崩溃；
3. 硬件故障，如 CPU 或内存损坏等。

针对这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 检查数据集是否存在异常值或格式错误；
2. 减小 batch size，以降低内存使用量；
3. 检查硬件是否正常工作；
4. 降低 DataLoader 的 num_workers 参数，以减少使用的进程数，从而降低出错的概率；
5. 通过 try-except 语句捕捉这个异常，重新启动 DataLoader 进程。

RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 10612) exited unexpectedly

这个错误通常表示DataLoader的工作进程意外退出。有几种可能的原因和解决方法：

1. 内存不足：如果你的系统内存不足，可能会导致工作进程退出。你可以尝试减少批次大小或者增加系统内存来解决这个问题。

2. 数据集错误：如果数据集中存在错误或不一致性，可能会导致工作进程退出。你可以检查数据集并确保数据的正确性。

3. 数据加载器设置错误：在创建DataLoader时，可能会设置一些参数不正确，例如num_workers。你可以检查这些参数并确保它们的值在合理范围内。

4. 其他问题：如果以上方法都没有解决问题，可能是其他未知原因导致的。你可以尝试重启程序或重新安装相关库来解决问题。

希望这些解决方法能帮助你解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。