Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 286, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "E:\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 172, in __iter__ yield next(self.iterator) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1328, in _next_data idx, data = self._get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1284, in _get_data success, data = self._try_get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1145, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 19664, 8920, 6940, 11904, 24688) exited unexpectedly

这个错误是由于使用 DataLoader 时，其中一个 worker 进程异常退出导致的。可以尝试以下方法来解决问题：

1. 检查数据是否有损坏或格式错误。
2. 减少 batch_size 的大小。
3. 减少 num_workers 的数量。
4. 确保 PyTorch 版本和 CUDA 版本兼容。
5. 尝试使用 `pin_memory=False`。
6. 确保 CPU 和 GPU 内存充足。
7. 尝试使用 `multiprocessing.set_start_method('spawn')`，这个设置会在每个 worker 进程中启动一个新的 Python 解释器，可能会解决某些问题。

希望这些方法能够帮助你解决问题。